基于软计算下的结构可靠度的分析与计算

提出了一种求解结构可靠度的软计算方法,该算法综合了人工神经网络的柔软性和遗传算法的全局性及并行性,并用遗传算法计算了可靠度指标,为应用现有的结构分析程序计算结构可靠指标提供了一种新的思路和实现路径.     

正常使用极限状态下隐式功能函数结构可靠度计算

提出了一种适用于具有复杂隐式功能函数的钢桁架结构可靠度计算方法.采用神经网络逼近正常使用极限状态下隐式功能函数,基于可靠度指标的几何意义,运用新改进的遗传算法搜索钢桁架可靠度指标最优解及验算点.通过两个算例,分别使用JC法和蒙特卡洛重要抽样法验证了新改进的遗传算法的准确性和有效性.结果表明,新改进的遗传算法与蒙特卡洛法计算的钢桁架可靠度指标相对误差仅为0.23%;且对于小概率失效结构,引入的自适应随机变量能有效改善传统方法中初始种群基因不良的问题.该方法在计算复杂隐式功能函数结构可靠度指标时,具有计算速度快、计算简单、精度高等优点.     

遗传算法及其在结构可靠度计算中的应用

遗传算法作为一种优化算法,对目标函数和约束条件没有过于苛刻要求,在结构可靠度计算中的应用越来越广泛.利用MATLAB数学软件,并引入遗传算法编制相应程序,对提供的已知功能函数进行了可靠度计算,同时,考虑各种不确定因素对桁架体系的结构可靠度也进行了研究,计算效果较好,表明该方法在可靠度特别是复杂体系可靠度分析中应用价值较为突出.     

基于可靠度指标的小概率失效结构优化

针对实际工程中具有隐式功能函数的小概率失效结构的可靠度计算与优化问题,提出一种适用于小概率结构可靠度计算与结构优化设计的方法.该方法首先采用径向基神经网络构建结构的隐式功能函数;其次,引入自适应随机变量对遗传算法进行改进,遗传算法根据可靠度的几何意义搜索可靠度指标最优解及验算点,以此求解可靠度指标;最后,以引入自适应随...     

桥梁结构可靠度计算方法

实际桥梁工程结构复杂多样,如何选用一种最佳的可靠度分析方法是桥梁工程人员常遇问题。文章对现有的结构可靠度计算方法,如一次二阶矩法、Mento-Carlo方法、响应面法、随机有限元法、人工神经网络和遗传算法可靠度分析等方法进行了分析,并介绍了各种计算分析方法的特点和进展情况。     

基于遗传算法的火灾环境下建筑内人员安全疏散可靠度计算

将遗传算法（GAs）引入火灾环境下建筑内人员安全疏散的可靠度分析领域，并初步探讨了这一算法的具体实现过程，遗传算法可以方便地对式子复杂和难以求导的功能函数进行优化计算。算例分析的结果表明，遗传算法不仅可以实现人员安全疏散可靠度计算，而且获得了很高的计算精度，为人员安全疏散可靠度研究提供了新的有效方法和途径。     

悬臂支护结构可靠性分析的遗传算法

针对悬壁支护结构的可靠度问题,引入了性物进化的遗传算法并对其进行了改进,克服了传统方法容易陷入局部优化值的缺点,将优化方法和可靠性理论有机结合,使可靠性指标的求解问题化为约束条件下目标函数的极小值的优化问题,运用改进的遗传算法对一工程实例中的悬壁支护结构进行了可靠度计算与分析,实例验证了利用遗传算法解决此类问题的有效性。     

基于双判据失效准则的结构可靠度计算方法

根据结构可靠指标的几何意义,建立了基于R6双判据失效准则下正态随机变量和非正态随机变量的结构可靠度计算的优化模型,并利用基于最优化原理的Monte Carlo法对其求解,无需对非线性功能函数作线性化近似处理,也减少了迭代次数,在概率断裂失效判据上进行改进,从而提高了结构可靠度的计算精度,扩大了其适用范围,为结构可靠度分析提供了一种思路.     

加速遗传算法在水工结构可靠度分析中的应用

基于可靠指标的几何含义,运用遗传算法的基本原理,将基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)用于水工结构的可靠度计算.对优化模型进行改进,并编制了相应的C 程序,最后通过算例表明,RAGA在求解可靠度问题时具有良好的收敛性和高效性,适用于求解高次非线性和复杂的水工结构可靠度问题.     

结构可靠度分析的优化算法

根据结构可靠指标的几何意义，建立了正态随机变量和非正态随机变量下的结构可靠度计算的优化模型，并利用已有的优化方法对其求解方法进行了研究。本文的方法无需对非线性功能函数作线性化近似处理，从而提高了结构可靠度的计算精度，扩大了其适用范围，为结构可靠度分析提供了一种新的思路。     

结构可靠性分析的一种新方法

根据多层神经网络映射存在定理,提出了一种结构可靠性分析的新方法,该方法是利用二孤岛遗传算法优化来拟合结构系统极限状态函数的神经网络,进而针对该神经网络求解结构系统可靠性指标,避开了极为复杂的求解真实极限状态函数的过程,通过不同类型的数值实验,证明建立了神经网络可以很好的拟合真实极限状态函数,求解可靠性指标。     

求解结构可靠指标的线性可行方向算法

为克服当极限状态曲面方程非线性程度较高时应用一次二阶矩法求解可靠指标可能不收敛的问题,提出一种求解结构可靠指标的线性可行方向算法.该算法采用求解约束极值问题的可行方向策略,在迭代过程中综合考虑了目标函数和极限状态曲面方程的影响.算法在每步迭代中先计算极限状态曲面在前步迭代点处的切平面,然后在此切平面上选定一个点,使该点和原点的连线与极限状态曲面的交点满足可行方向和收敛的要求.数值算例表明,无论极限状态曲面方程非线性程度如何,该算法都具有较高的精度和效率.这为结构可靠指标的计算提供了新的方法.     

基于改进的粒子群优化算法的边坡可靠度分析

考虑边坡稳定性受多种随机因素影响,借鉴当前研究成果,尝试建立一种将随机因素和确定因素分别考虑的新的边坡可靠性分析模型,借助演化计算技术之一的粒子群优化算法收敛快和精度高的优点,通过设置影响其收敛速度的惯性因子,提高算法的收敛速度和精度,进行边坡最小可靠度指标的求解,并进行临界滑动面的搜索.研究成果表明,与其它方法比较,该方法具有较高的精确度和实用价值.     

Dispatch Liquidity Theory in a Deregulated Environment

Power system security and reliability are more complex issues in a deregulated environment.Various criteria have been considered for power system reliability. In the day-ahead market, a successful trade schedule should be able to accept various disturbances with sufficient flexibility to be adjusted during the re-dispatch process. This paper describes the dispatch liquidity theory and some liquidity indices. The liquidity indices evaluate the effective operating reserves with the network constraints taken into consideration. A model is presented to calculate the liquidity index. An extended trade scheduling model with minimum liquidity index constraints is presented that considers the distribution requirements of the operating reserves. The liquidity indices could also be used to coordinate the security and reliability between multistage markets and for contingency selection. The algorithms were tested with real power system data. The results show that the dispatch liquidity theory is reasonable and the algorithms are effective.     

基于GA与PSO并行的模糊聚类算法

针对FCM算法不足,提出一种改进的模糊聚类算法:基于遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)并行的模糊聚类算法.实验结果表明,该算法比单基于GA或者PSO的模糊聚类有较好分类正确率与稳定性,有效克服了传统FCM算法对初值敏感和易陷入局部极小值的问题.     

集装箱码头班轮船期准班率的优化

为提高集装箱码头班轮船期准班率,提出基于动态泊位分配的优化数学模型.在考虑桥吊分配前提下,该模型以船舶离港实际开航时间与船期表要求开航时间的平均绝对时间差最小为优化目标,分别应用微粒群算法(PSO)和遗传算法(GA)求解该数学模型.仿真结果表明:两种算法均可使船期延误时间减少40%;PSO算法较GA算法具有更快的收敛速度.     

求取内燃机零件可靠度系数的一种新方法

提出了一种求取内燃机零件可靠度系数的新方法．将神经网络技术引入设计验算点法来求内燃机零件可靠度系数,计算涡轮增压器压气机叶片可靠度系数的实例表明该改进方法的可行性与优越性．把有限元法、神经网络技术、设计验算点法有机地结合起来,为求解各种机械零件的可靠度系数提供了一种新的手段．     

The stability safety factor calibration based on the reliability index

When the bridge structure stability safety factor of the first type is 4, the research that whether the structure reliability index will reach target reliability index under the more-likely-to-happen collapse situation of the second type is necessary. The stability calculations of the first and the second type are made respectively for single layer and single span rigid frame bridge. Based on the critical load obtained from the stability calculation of the first type, the stability safety factor of the first type is taken as 4, and the first order reliability method is used to program and calculate the reliability index. Then, the load effect under the stability reliability index cal- culation of the first type and the critical load of the second type are employed to calculate the reliability index of the second type. The evaluation of structure stability safety factor is discussed according to reliability index. Based on the discussion above, parameter analysis of the stable critical loads of two types is made, and the in- fluence of critical load change on reliability index is researched. The result shows that stability analysis should identify collapse state; when the stability safety factor of the first type is 4, but the structure has the collapse of the second type, the reliability index cannot be ensured to reach the target reliability index under certain condi- tions.     

一种新的全局优化算法——统计归纳算法

在多极值问题的优化领域 ,主要有模拟退火算法(SA) ,遗传算法 (GA) ,人工神经网络 (ANN)算法 ,它们都是基于对自然现象模仿的算法。该文从更基本的优化思想出发 ,基于概率论提出了一种新的全局优化算法——统计归纳算法 (SIA)。在一些标准测试函数以及“货郎担问题”(TSP)上的计算结果表明 ,该算法在智能性 (所需的函数计算次数 )和解的全局性方面都远远好于 SA和 GA。在中国 144个城市的 TSP问题实例中 ,它甚至很快就找到了比参考计算中给出的“目前已知的最优路径”更短的路径。从这一算法思想的角度 ,阐述了 SA和 GA为何对全局优化问题有效 ,以及SA和 GA各自固有的不足之处