序 1
前言 1
第1章 导言 1
1.1 背景知识 1
1.2 关于程序 2
1.3 内容安排 4
1.4 记法规定 5
第2章 结构随机可靠度的基本概念 7
2.1 基本随机变量 7
2.2 结构的极限状态 8
2.3 结构的可靠概率和失效概率 10
2.4 结构的可靠指标 13
2.5 可靠指标与安全系数 15
2.6 可靠指标与分项安全系数 16
第3章 结构可靠度的一次二阶矩方法 19
3.1 中心点法 19
3.2 设计验算点法 22
3.3 验算点法：JC法 26
3.4 验算点法：映射变换法 29
3.5 验算点法：实用分析法 33
3.6 相关变量情形：Rosenblatt变换 37
3.7 相关变量情形：正交变换 44
3.8 相关变量情形：广义随机空间 53
3.9 相关变量情形：Nataf变换 61
第4章 结构可靠度的二次二阶矩方法 68
4.1 Breitung 方法 68
4.2 Laplace 渐近方法 77
第5章 结构可靠度的二次四阶矩方法 89
5.1 最大熵方法 89
5.2 最佳平方逼近法 97
第6章 结构可靠度的渐近积分方法 105
6.1 一次渐近积分方法 105
6.2 二次渐近积分方法 109
第7章 结构可靠度分析的响应面方法 115
7.1 响应面方法 115
7.2 利用向量投影取样点的响应面法 122
第8章 结构体系可靠度的分析方法 130
8.1 结构体系及其可靠度 130
8.2 结构体系失效概率的计算 133
8.3 串联体系和并联体系的失效概率的计算 136
第9章 结构可靠度的 Monte Carlo 模拟 143
9.1 随机抽样 143
9.2 结构可靠度的直接 Monte Carlo 模拟 144
9.3 结构可靠度 Monte Carlo 模拟的重要抽样法 148
9.4 用重要抽样法更新一次和二次可靠度 157
9.5 渐近重要抽样法 162
9.6 方向抽样法 174
第10章 基于人工神经网络的结构可靠度分析方法 181
10.1 人工神经网络方法 181
10.2 基于神经网络的 Monte Carlo 方法 186
10.3 基于神经网络的一次二阶矩方法 190
10.4 基于神经网络的二次二阶矩方法 194
第11章 结构模糊随机可靠度的分析方法 201
11.1 模糊集合论的基本知识 201
11.2 结构的模糊随机可靠度 204
11.3 结构体系的模糊随机可靠度 208
参考文献 215
附录A 多元正态分布函数的计算 219
附录B 按字母顺序列出的程序中的标识符 233
附录C 按字母顺序列出的程序中的 MATLAB 函数参考 235
索引 241