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Uncertainty assessment approach for composite structures based on global sensitivity indices

机译：基于整体敏感性指标的复合材料结构不确定度评估方法

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The problem of uncertainty propagation in composite laminate structures is studied. An approach based on the optimal design of composite structures to achieve a target reliability level is proposed. Using the Uniform Design Method (UDM), a set of design points is generated over a design domain centred at mean values of random variables, aimed at studying the space variability. The most critical Tsai number, the structural reliability index and the sensitivities are obtained for each UDM design point, using the maximum load obtained from optimal design search. Using the UDM design points as input/output patterns, an Artificial Neural Network (ANN) is developed based on supervised evolutionary learning. Finally, using the developed ANN a Monte Carlo simulation procedure is implemented and the variability of the structural response based on global sensitivity analysis (GSA) is studied. The GSA is based on the first order Sobol indices and relative sensitivities. An appropriate GSA algorithm aiming to obtain Sobol indices is proposed. The most important sources of uncertainty are identified.
机译：研究了复合材料层合结构中的不确定性传播问题。提出了一种基于复合结构优化设计以达到目标可靠性水平的方法。使用统一设计方法（UDM），在以随机变量平均值为中心的设计域上生成一组设计点，旨在研究空间可变性。使用从最佳设计搜索中获得的最大负载，可以为每个UDM设计点获得最关键的Tsai数，结构可靠性指标和灵敏度。使用UDM设计点作为输入/输出模式，基于监督的进化学习开发了人工神经网络（ANN）。最后，使用开发的人工神经网络，实现了蒙特卡洛模拟程序，并基于整体灵敏度分析（GSA）研究了结构响应的变异性。 GSA基于一阶Sobol指数和相对灵敏度。提出了一种适用于获得Sobol指数的GSA算法。确定了最重要的不确定性来源。

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