JC法在结构可靠度计算中的改进和应用

运用JC法求解结构可靠指标．综述适用于不同结构可靠度计算的各种改进JC法：改进可靠指标初始值的设定方法求解线性结构,以保证迭代的收敛性并提高收敛速度;将JC法与数值方法相结合,解决非线性隐式功能函数的结构可靠度问题——采用差分法求随机变量的偏导数、用线性逼近法代替解非线性方程的常规代数方法求可靠指标,突破用JC法求解结构可靠指标．必须具有显式功能函数的限制;在结构抗力中引入时间参数t,将JC法的应用范围拓展到时变结构．研究表明：在一般工程结构的可靠度计算问题都能采用不同的JC法改进方法来解决．参10．     

公路边坡稳定性神经可靠度评价

利用人工神经网络(ANN)的强大非线性动态处理能力,较强的计算能力和容错特性以及建模不受严格条件限制等优点,把ANN模型作为可靠度计算的功能函数,将神经网络与可靠度计算耦合起来,提出边坡稳定性评价的神经可靠度法,并对具体公路边坡进行神经可靠度评价,结果表明,该方法是有效、可行的.     

验算点法(JC法)求解可靠指标β的一种新方法

介绍了一种求解可靠度指标方程组的新方法,此方法与传统求解复杂超越方程组的方法相比具有不易发散、收敛速度快和计算结果精度高的特点.介绍了一个计算实例能求出不同荷载效应ρ所对应的可靠度指标β.     

验算点法（JC法）求解可靠指标β的一种新方法

介绍了一种求解可靠度指标方程组的新方法，此方法与传统求解复杂超越方程组的方法相比具有不易发散、收敛速度快和计算结果精度高的特点。介绍了一个计算实例能求出不同荷载效应ρ所对应的可靠度指标β。     

结构可靠度的粒子群优化算法

根据可靠指标的几何意义,建立任意随机变量下结构可靠指标的优化模型,首次将粒子群优化算法 (PSO)引入到工程结构可靠度分析中．与传统算法比较,分析了PSO解决可靠指标优化模型的优点所在,并 以具体的工程为例研究PSO解决可靠指标优化模型的收敛过程．结果表明采用PSO具有很强的适用性,提 高了结构可靠度的计算效率．     

基于均匀设计和神经网络的拱桥可靠度计算

近二十年来大跨度钢管混凝土拱桥在我国得到广泛的应用,但目前基于可靠度理论的拱桥设计方法尚未完全建立,拱桥结构的可靠度评估和计算方法还有许多问题亟待研究。提出一种基于均匀设计和神经网络的结构可靠度计算方法,通过使用ANSYS和MATLAB实现该方法,并通过经典算例证明该方法实用有效。用该方法对广州解放大桥进行了可靠度计算,证明该方法能应用于求解实际结构构件或体系的可靠度。     

一种求定积分数值运算的方法

介绍了在计算机上使用随机数法（蒙特－卡罗法）求解多重定积分数值运算的方法，并对其收敛问题进行了讨论．     

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.     

基于最大熵原理与最优化方法的隧道衬砌结构可靠度分析

针对隧道衬砌结构参数的随机性、分布的多样性与极限状态功能函数高度非线性的特征,运用最大熵原理对隧道衬砌结构参数进行估计,得到符合实际的参数估计值;然后,根据隧道衬砌结构稳定的极限状态方程,从结构可靠度指标的几何涵义出发,建立其可靠度指标计算的优化数学模型,并运用Microsoft Excel工作表中的规划求解功能得到其可靠度指标.结合工程实际,给出具体算例,且指出提高隧道衬砌结构可靠度的途径.研究结果表明:该方法用于计算工程结构可靠度指标无需将状态函数线性化,不受基本变量维数限制,收敛速度快,计算效率高,且与蒙特卡罗100万次直接抽样法计算结果相比,具有很高的精度,能广泛适用于隧道及地下工程领域的可靠度计算和分析.     

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。