神经网络与响应面法相结合分析

响应面有限元的可靠度计算是采用有限元数值模拟来解决功能函数不能明确表示的结构可靠度计算问题的一类方法,对于大型复杂结构的可靠度分析有重要的意义.提出了基于BP神经网络与响应面法相结合的结构可靠度计算的几何分析方法,通过得出的可靠指标对一座既有桥梁进行了可靠性分析.数值试验表明,该方法建立的神经网络模型可以很好地拟合真实的极限状态函数,在既有桥梁可靠性分析中具有广阔的应用前景.     

神经网络与响应面法相结合分析

响应面有限元的可靠度计算是采用有限元数值模拟来解决功能函数不能明确表示的结构可靠度计算问题的一类方法,对于大型复杂结构的可靠度分析有重要的意义．提出了基于BP神经网络与响应面法相结合的结构可靠度计算的几何分析方法,通过得出的可靠指标对一座既有桥梁进行了可靠性分析．数值试验表明,该方法建立的神经网络模型可以很好地拟合真实的极限状态函数,在既有桥梁可靠性分析中具有广阔的应用前景．     

基于响应面法的桥梁抗洪裕度计算理论与应用

为评估既有桥梁水毁风险,以可靠性指标定量衡量桥梁抗洪裕度,建立一种基于响应面法与耦合数值模型的桥梁抗洪裕度计算方法.首先从水文要素源头出发,考虑洪水水流冲击和局部冲刷,提出建立桥梁结构-水流-河床泥沙耦合数值模型的实用算法获取结构响应.然后结合梁桥和拱桥的水毁模式分析,得出以具体结构响应为指标的洪水效应下桥梁极限状态功能函数表达式,并采用响应面法建立桥梁抗洪可靠性指标的计算流程.最后,以2019-06-14发生水毁的河源东江大桥为例,验证了所提出抗洪裕度评估方法的合理性与可行性.结果 表明,该方法可实现桥梁抗洪可靠性指标的定量计算,不仅可用于既有桥梁抗水评估,更为未来桥梁规范中洪水效应分项系数的更新修订提供了理论基础与技术支撑.     

基于改进响应面法的在役PC桥梁承载力可靠性

提出改进响应面法研究在役PC桥梁承载力可靠性问题。利用神经网络模型拟合功能函数,采用JC法计算出桥梁结构构件的可靠指标,并进行了可靠性分析。工程实例分析表明：该方法建立的神经网络模型能够显示化表示复杂的桥梁承载力功能函数;随着使用年限的增长,桥梁上部结构的可靠指标计算值逐渐减小,说明上部结构抗力出现衰减;应用改进响应面法对在役PC桥梁承载力的可靠性计算是可行的。     

结构可靠度计算的Neumann展开响应面法

当结构功能函数无法表达为随机变量的解析表达式时,响应面法是一种有效的可靠度计算方法,但该法在进行有限元数值试验时需进行多次确定性有限元分析,效率较低。提出一种改进的响应面法,即Neumann展开响应面法,该法通过引入Neumann级数展开式,可以有效缩短有限元数值试验时间,从而提高响应面法的计算效率。数值算例表明,结构刚度矩阵规模越大,Neumann展开响应面法的计算效率越高。     

基于响应面重构的一种可靠度计算方法

大型复杂结构的可靠度分析中,极限状态方程往往无法显式表达。针对这种情况,文章采用二次多项式函数重构响应面来寻求设计验算点;然后在设计验算点附近,采用BP神经网络重构响应面,拟合极限状态函数;在此基础上,采用基于最优化原理的蒙特卡罗方法求解结构的可靠性指标。与其他单一的响应面重构方法相比,文中方法具有计算简便及精度高的特点;工程计算语言Matlab采用矩阵操作,并提供了包括优化、统计、神经网络在内的大量工具箱,而且语言简单,使得编程效率大大提高,能快速方便地实现可靠度计算程序的编制。     

变f响应面法及其在重力坝结构可靠性分析中的应用

响应面法已经成为求解大型复杂结构可靠度的常用方法,尤其适用于求解结构极限状态方程具有较强的非线性或是在结构分析中引入有限元进行可靠性分析而导致方程呈隐式的问题.针对传统响应面法中中心复合抽样因子f值取值不同导致计算结果波动且精度不高的问题,首次提出在响应面法计算流程中引入"变f"的概念.算例结果表明,本文提出的变f响应面法相比于经典响应面法、加权响应面法以及JC法精度更高,收敛速度更快,且可突破f取值1~3的限制,适用于非线性极限状态方程可靠度的计算.此外,通过变f响应面法与加权响应面结果的对比可知,本文提出的方法精度更高,改变f值的作用可以替代加权响应面法中加权函数的作用.最后,结合某简单的重力坝模型,对于该方法在重力坝抗拉可靠度计算中的应用作了有益的探索.     

响应面与强度折减有限元耦合的方法研究边坡可靠度

用响应面法分析复杂结构的可靠性问题时,在不降低计算结果精度的前提下,通过对传统响应面法的样本点选取进行改进,以减少在迭代求解近似响应面过程中所需样本点的个数,达到减少结构分析次数的目的.在此基础上将响应面与强度折减有限元耦合,借用响应面(RSM)思想重构边坡稳定极限状态方程,进行边坡稳定可靠度分析.算例分析表明:响应面与强度折减有限元耦合的方法研究边坡可靠度是有效和准确的,将有着广阔的应用前景.     

铁路接触网系统可靠度的仿真计算

提出了一种基于径向基神经网络、有限元分析和蒙特卡罗(Monte CarloMethod)数值模拟相结合的铁路接触网系统可靠度的计算和可靠性分析,建立了接触网系统可靠度计算的数学模型和神经网络模型.用此方法计算出了接触网接头线夹的可靠度并就外部参数的变化对可靠性影响进行了评价,该方法精度高、简便易行,为复杂的铁路系统可靠性设计和研究提供了一条新的途径.     

复杂工程结构非概率可靠度分析的高斯过程动态响应面法

复杂工程结构非概率可靠度分析中,由于功能函数是隐式的,采用解析方法难以求解,针对这一问题提出基于粒子群优化的高斯过程动态响应面方法.该方法通过有限元生成少量训练样本,然后采用高斯过程回归模型重构隐式功能函数的响应面,实现小样本下隐式函数的显示表达,进而利用粒子群优化算法搜索设计点,并构造合理的迭代方式,利用各迭代步的设计点信息动态提升响应面对结构功能函数的重构精度.算例结果表明,该方法是可行的,与基于二次多项式的传统响应面法相比较,该方法的计算效率与计算精度均较高,易于与已有的有限元软件相结合,适用于具有隐式功能函数且计算代价较高的复杂工程结构非概率可靠度分析.     

基于均匀试验人工神经网络的实用可靠性方法

根据均匀试验的设计提出了一种全新的可靠性计算方法,它有机地综合了人工智能网络.人工神经网络弃用有限单元法（FEM）而改用该方法,一个根本原因在于它能极大地减少计算量.首先,根据随机变量分布情况,通过均匀试验提取出有限样本,将它们看作是有限元法分析的输入参数.其次,基于有限元分析结果利用这些有限的训练样本构建最优的人工神经网络.利用最优人工神经网络的泛化能力,随机得到一个有效的响应值,然后计算出结构系统的可靠性指数.最后,这一计算方法还为进行可靠性分析提供新尝试,在对复杂系统进行实际试验时该方法表现得切实可行且有效.     

采用MEA-AdaBoost-BP模型的工程结构可靠性分析方法

针对工程结构可靠性设计中算法和计算存在的问题,提出基于MEA-AdaBoost-BP神经网络算法模型的可靠性求解方法. 运用思维进化算法(MEA)求解训练集权值和阈值优化的BP神经网络,并构造为弱预测器函数.然后,运用AdaBoost算法将多个优化后的BP神经网络弱预测器函数迭代训练,形成MEA-AdaBoost-BP神经网络算法模型强预测器函数. 最后,利用逼近隐性功能函数求解可靠性指标,并将其与AdaBoost-BP算法和Monte-Carlo算法进行比较.研究结果表明:所提算法在计算中与Monte-Carlo算法相比,其迭代次数分别仅为16次和46次,效率高,计算精度与Monte-Carlo法接近;而和AdaBoost-BP法相比,其可靠性指标误差分别仅为1.59%和1.88%,计算结果更精确.     

在役桥梁全过程FNM风险概率估计法

基于时变可靠度理论,考虑三级工作模式,提出在役桥梁全过程FNM (Finite element-Neural network-Monte-Carlo simulation) 风险概率估计法。在风险识别的基础上,通过蒙特罗抽样获得桥梁使用周期内某一时间的n组风险因素随机样本。n为蒙特卡罗法模拟所需样本数的经验下限。设神经网络训练所需样本数的经验上限为N,通过有限元计算获得此N组样本。剩余n-N组样本由神经网络模型获得。由此即可得到蒙特卡罗法模拟所需的n组样本。实桥算例以一座运营了8年、主跨80m的吊杆砼拱桥为对象,预测了该结构的承载力和风险概率。算例分析表明,该方法科学合理、简便有效,能为在役桥梁的加固决策提供参考依据。     

构造容错人工神经网络的方法

具有容错能力的人工神经网络结构，可以提高人工神经网络的可靠性。本文提出了基于ＢＰ算法的容错人工神经网络评价函数，分析了容错性，并给出了模拟结果。     

基于改进小波神经网络的大气质量评价模型

为了缩短人工神经网络的训练时间、减少迭代次数和提高输出结果的准确率,将小波基函数应用于人工神经网络,并用专家评分后归一化处理的方法对输入层的权值初始值进行优化,建立了优化的小波神经网络模型。将该模型对井冈山区域2012年大气监测数据进行评价,实验结果表明:经过优化的小波神经网络模型的评价精度较高。最后与将该模型与其它评价方法相比,该模型还具有计算快速、评价客观、可靠性强、效率更高的特点。     

自组织特征映射神经网络在薄板冲压中的应用

从影响薄板冲压成形结果因素和有限元网格法出发,研究了基于神经网络预测毛坯尺寸模型的方法.选取模具参数和工艺参数等作为影响冲压成形结果的因素,用正交表和随机法产生径向基函数神经网络的学习样本;利用自组织神经网络对样本进行分类,用有限元网格法反算的毛坯的长度作为神经网络的输出;设计了神经网络流程,定义了神经网络输出与有限元分析数据的相对误差.通过仿真试验证明,提出的预测毛坯尺寸模型的方法是有效的.     

斜拉桥结构静力可靠度分析

将响应面法 (RSM )、有限元法、一次二阶矩法 (FORM)和重要抽样法各自的优点相结合 ,提出一种新的结构可靠度计算方法———混合分析法 ,并将其成功地应用到斜拉桥结构静力可靠度分析中 ,得出一些有益的结论 .并且 ,进行了斜拉桥结构静力可靠度计算的敏感性因素分析 ,指出影响斜拉桥静力可靠度的主要随机因素 .     

桥梁结构静力模型修正响应面方法试验设计研究

在基于响应面方法的结构模型修正中,参数试验设计对于响应面模型(函数,)以及最后结构模型修正结果的精度具有决定作用.对正交、中心复合、均匀试验设计方法进行了比较和分析,并结合一片两跨连续梁结构静力试验模型修正的数值算例,分析了不同试验设计对结构模型修正结果的影响.理论和数值算例分析表明,均匀试验设计具有设计点(参数选取)较少、结构有限元计算量少,且精度可接受的优点,更适合基于响应面方法的桥梁结构模型修正.