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.     

边坡稳定可靠度分析的新型四阶矩法

提出了一种边坡稳定可靠度分析的新型四阶矩计算方法.该方法将均匀设计法、径向基神经网络技术和最大熵原理相结合对边坡进行可靠性分析.采用均匀设计法确定粘聚力和内摩擦角的网络训练样本空间,并采用基于有限元的强度折减法计算样本空间中样本所对应的边坡安全系数.利用这些样本及对应的安全系数训练径向基神经网络.利用训练好的神经网络获得满足统计数量要求的边坡安全系数,并计算边坡安全系数前四阶矩.利用最大熵原理得到边坡安全系数的概率密度函数近似表达式、边坡失效概率以及相应的可靠指标.该方法的计算结果与蒙特卡罗法的计算结果对比表明该方法具有较高的精度.     

应用神经网络-蒙特卡罗法的可靠性分析方法

为了提高内燃机设计的可靠度，提出了应用神经网络－蒙特卡罗法求解发动机零部件可靠度的新方法，该方法利用神经网络根据有限元分析样本逼近应力函数，结合应力－强度干涉模型，采用蒙特卡罗随机模拟求取可靠度。将计算结果与常用的一次二阶矩法，设计验算点法相比较，表明该方法是可行的，而且适用面更广，可适用于多参数且服从于任何分布的问题。     

大坝变形蚁群聚类径向基函数神经网络安全监控预测模型

本文研究了蚁群聚类法和径向基函数神经网络的基本原理,结合大坝变形安全监控的要求,探讨了大坝变形监测数据聚类处理方法,构建了径向基神经网络隐层基函数,由此表征了大坝变形规律的影响因素与变形之间的非线性映射关系.通过上述研究,建立了大坝变形蚁群聚类径向基函数神经网络(ACC-RBF)安全监控模型.实例分析表明,所提出的模型比传统的径向基神经网络模型预测精度更高.     

下期文章摘要预报

基于神经网络的岩土工程结构随机有限元分析邓　建 ,朱合华　　针对有限元蒙特卡罗法计算量大的弊端和岩土工程结构功能函数不能用显式表达的可靠性分析问题 ,提出并论证了基于神经网络的随机有限元 (有限元蒙特卡罗 )分析法 .神经网络具有高度非线性的映射能力 ,可用来逼近结构响应量与随机变量的映射关系 .通过典型岩土工程结构的应用实例分析 ,初步显示了基于神经网络的有限元蒙特卡罗法的应用效果和前景 .波浪对弹性结构三维绕流分析的半解析方法曹志远 ,翟　桐　　采用二维解析和一维离散的方法处理无限流体介质 ,建立一种分析结构与外…     

基于神经网络的岩土工程结构随机有限元分析

针对有限元蒙特卡罗法计算量大的弊端和岩土工程结构功能函数不能用显式表达的可靠性分析问题，提出并论证了基于神经网络的随机有限元（有限元蒙特卡罗）分析法。神经网络具有高度非线性的映射能力，可用来逼近结构响应量与随机变量的映射关系。通过典型岩土工程结构的应用实例分析，初步显示了基于神经网络的有限元蒙特卡罗法的应用效果和前景。     

基于可靠度敏感性的神经网络法研究边坡稳定性

针对边坡工程结构功能函数不能显式表达的可靠性分析问题和非线性问题计算量大的弊端．研究结构可靠度敏感性,提出参数的相对敏感性分析方法,并基于该方法提出了神经网络法分析边坡稳定性。具体思路：由可靠指标对随机变量分布参数的相对敏感性分析,确定边坡可靠度主要影响参数;用神经网络模型近似替代响应量与基本变量间的隐式极限状态函数,根据蒙特卡罗模拟法,对网络模型进行可靠度分析,求解结构可靠度指标。基于可靠度敏感性的神经网络法．对均值和成层边坡进行稳定性分析,与传统可靠度计算方法相比．结果表明：该方法分析边坡稳定性是准确的且具有较高的计算效率。     

隧道初期衬砌支护系统的可靠度分析

针对隧道初期衬砌结构,构建考虑综合安全系数的功能函数,将隧道初期喷射混凝土支护结构作为串联体系,采用区间估计的“宽界限法”对隧道衬砌结构的体系进行分析,在此基础上确定体系的失效模式.将极限位移条件下轴力和弯矩所对应的位移与施工监测中的位移进行对比;考虑材料性能参数、几何尺寸等的随机性影响,分析中采用蒙特卡罗有限元方法,...     

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既有混凝土桥梁的可靠性

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．     

跳-扩散下欧式看涨期权的径向基函数法

利用径向基函数法研究了跳-扩散下欧式看涨期权定价问题.为了证实径向基函数法的有效性,分别给出了利用径向基函数法和四阶龙格-库塔法(RK4)及有限差分法和RK4求解跳-扩散下欧式看涨期权定价问题的数值计算格式.算例计算结果显示,若采用相同的数值积分法,基于径向基函数法和RK4的数值计算格式精度更高.     

基于改进径向基函数神经网络的交通出行选择策略分析

利用逻辑回归方法分析影响交通出行选择的各种因素;建立基于径向基函数神经网络的交通出行选择预测模型,同时建立基于线性回归-径向基函数神经网络模型和基于逻辑回归-径向基函数神经网络模型预测人们出行方式选择高铁还是火车.结果表明,与单一径向基函数神经网络算法相比,回归-径向基函数神经网络组合算法预测准确率更高,而逻辑回归-径...     

基于神经网络的可靠度时序预测方法研究

提出了利用人工神经网络进行可靠度时序预测的方法 ,分别利用径向基函数 (RBF)网络及自适应模糊神经 (ANFIS)网络对发动机涡轮增压器进行了可靠度的时序预测 .结果表明 ,利用神经网络进行可靠度时序预测是可行的 ,并且ANFIS的预测能力要优于RBF .     

铣削加工颤振稳定性可靠度的计算方法

铣削过程中的系统参数往往具有随机性,严重影响了铣削加工的稳定性.利用BP神经网络综合分析了随机因素对铣削加工过程的影响,提出了一种铣削加工再生型颤振稳定性可靠度计算方法.建立铣削加工再生型颤振动力学模型,使用全离散法获取铣削稳定性叶瓣图.利用神经网络拟合极限轴向切深的函数表达式,再分别使用蒙特卡罗法和一次二阶矩法进行可靠度计算.结果表明,基于BP神经网络的方法兼具高效和精确的优点.     

径向基函数神经网络在地下水位预报中的应用

本文在介绍径向基函数神经网络原理的基础上,研究径向基函数神经网络模型在地下水位预报中的应用,以吉林西部地区为例,应用其1990-2012年的月平均地下水位数据,建立径向基函数神经网络模型。为进一步证明预报结果的准确性,把预报结果与自回归模型的预报结果进行比较。结果表明:径向基函数神经网络模型能很好地进行地下水位预报,同自回归模型相比,径向基函数神经网络模型预报的精度更高,预报结果更具有准确性。     

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.     

一种新的蒙特卡罗随机有限元方法

针对岩土工程可靠性分析的功能函数是隐式函数或高次非线性函数的特点,提出并从理论上论证隐式功能函数和高次非线性功能函数可靠性问题的新解法,即基于径向基网络的蒙特卡罗随机有限元方法;给出计算框图和计算步骤.以钢筋混凝土浅基础和某矿山矿柱为例,说明其在岩土与采矿工程中的应用.研究结果表明,采用蒙特卡罗随机有限元方法可直接使用确定性有限元分析程序而无需任何改动,对于极限状态函数不能用显式表达和高次非线性的可靠性问题都适用.     

蒙特卡罗法在机械可靠性中的应用

蒙特卡罗法是通过随机变量的统计试验或随机模拟,求解数学、物理和工程技术问题的近似解的数值方法,用传统的数值计算方法求解可靠性中函数的分布以及分布参数时要计算多种积分,导致问题复杂不易求解,通过蒙特卡罗法的数值近似随机求解可大大简化这类问题的求解。本文通过求解强度分布、分析可靠度等例子说明蒙特卡罗法在机械可靠性中的应用。     

边坡稳定可靠度替代模型分析

首先对多项式响应面、BP神经网络、径向基函数及支持向量机这4种替代模型的基本理论、适用范围及构造程序进行具体分析;然后,针对BP神经网络、径向基函数及支持向量机这3种替代模型中训练样本不易获取的情况,引入拉丁超立方试验抽取样本数据,并通过相应替代模型构建边坡可靠度求解的稳定极限状态功能函数近似表达式;最后,通过工程实例对各模型的计算工作量及计算精度进行评估。研究结果表明:对于地层结构较简单、随机参数较少的边坡可采用多项式响应面替代模型,而对于地层结构复杂、功能函数具有较强非线性的边坡建议采用支持向量机替代模型,这可为边坡稳定可靠度替代模型的甄选与构建提供重要依据。