Eine verbesserte analytische Lösung für die Überkreuzungsrate bei skalaren nichtstationären und nicht-gaussianischen Prozessen

Für zeitabhängige Zuverlässigkeitsmethoden fehlen analytische Lösungen für die Überkreuzungsraten nichtstationärer und nicht-Gaussian-Prozesse. Dieses Papier hat das Ziel, eine analytische Methode vorzuschlagen, um diese Art von Überkreuzungsrate mit verbesserter Genauigkeit und Effizienz zu bestimmen. Die Neuartigkeit dieser vorgeschlagenen Methode besteht darin, dass sie die probabilistischen Eigenschaften nicht-Gaussian-Prozesse berücksichtigen kann, indem sie ein Modell eines Parallel-Systems mit zwei Komponenten mit Zuverlässigkeitsindizes auf der Basis höherer Momente kombiniert. Die wichtigsten Beiträge dieser Methode sind: (1) Im Vergleich zur PHI2+-Methode ist sie genauer für die Berechnung der Überkreuzungsrate von nichtstationären und nicht-Gaussian-Prozessen mit nichtlinearen Grenzzustandsfunktionen; (2) Im Vergleich zur MPHI2-Methode ist sie analytisch und nicht nur für nichtstationäre stochastische Prozesse anwendbar, sondern auch unempfindlich gegenüber Zeitinkrementen; und (3) sie ist nicht nur genauer als die bestehenden Methoden für nichtstationäre und nicht-Gaussian-Prozesse, sondern auch rechnerisch effizienter als die Monte-Carlo-Simulationsmethode. Die vorgeschlagene Methode hat ihre Vorteile für praktische Strukturen mit weder Gaussian-Prozessen noch linearen Grenzzustandsfunktionen gezeigt, was sowohl für Forscher als auch für Asset-Manager vorteilhaft ist, um die zeitabhängige Zuverlässigkeit von Strukturen genau zu bewerten und risikoinformierte Wartungsstrategien zur Verlängerung ihrer Lebensdauer zu entwickeln.