基于可靠度敏感性的2种响应面法研究边坡稳定性

文章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2种智能响应面法分析边坡稳定性.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2种智能响应面的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...     

钢纤维混凝土路面的可靠度计算及敏感性分析

以现行的公路水泥混凝土路面设计规范为基础,利用MATLAB进行蒙特卡罗抽样,模拟计算了钢纤维混凝土路面的可靠度,提高了计算效率,并对影响路面可靠度各参数敏感性进行了分析,结果表明：当板厚和混凝土的弯拉强度的变异性较大时,可靠度对两者的变异性较为敏感;钢纤维特征参数的变异系数Cv(λf)对可靠度影响很小,在0．05～0．4范围变化引起路面可靠度变化只有0．5个百分点;当板厚达到20mm左右时,可靠度基本不再随板厚增加而增加。     

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.     

边坡稳定性可靠度简化分析

提出了边坡可靠度简化分析方法。用“三σ准则”估计基本变量的标准差，采用Taylor法分析边坡的可靠度。实例分析证明该方法简单，可满足边坡设计评价和风险决策。     

蒙特卡罗法在堤防边坡可靠度分析中的应用

以堤防边坡为研究对象,运用可靠度分析方法中的蒙特卡罗法,通过建立边坡状态函数,生成随机变量,对边坡的稳定性进行可靠性模拟,求出失效概率和可靠指标,并附有实例,具有实用性和可操作性。     

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。     

基于可靠度理论对滑移式落石的稳定性及敏感性分析

汶川地震引发了大量的地质灾害,其中坡表停留孤石的判定及治理成为了灾害重建的难题。针对偏心滑落式孤石的稳定性极限特征,用可靠度理论,建立其可靠度判定极限状态方程;并根据现场量测及概率统计方法,对函数中孤石处的坡脚α、孤石的内摩擦角φ、单位长度危岩体重力G、孤石黏聚力c、孤石高度h等基本变量的均值、变异性系数及分布特征进行确定。基于以上研究成果,建立了偏心滑移式孤石稳定性可靠度指标计算方法;同时对各基本变量的可靠度敏感性进行研究。研究结果表明:孤石的倾角的可靠度敏感性最高,其次是孤石的单位长度重量、内摩擦角和黏聚力指标;而孤石的高度对其没有影响。     

基于正交试验的边坡稳定性参数敏感性分析

边坡稳定影响因素的敏感性分析是边坡研究的一个重要方向,传统的分析方法有其局限性。结合正交试验设计方法,通过计算机和数理分析来评价各个参数对边坡稳定的影响程度。并结合工程实例,对影响边坡稳定的重要因素进行了敏感性分析,为工程建设提供合理的建议。     

地震荷载作用下岩石边坡稳定性的拟动力分析及可靠度研究

岩石边坡的稳定性直接关系到人类的生命和财产安全,因此其安全性评估至关重要,特别是在地震易发地区。安全系数是评估边坡安全程度的常用方法之一,然而影响边坡安全性的因素较多,存在一定的不确定性;因此在岩石边坡抗震设计中存在一定的不足。考虑地震荷载、岩体放大系数、张缝内水位变化等影响因素,利用拟动力方法推导了出流缝未堵塞时不同工况下的岩石边坡抗倾覆性的安全系数。在确定性计算模型的基础上,考虑到地震荷载等因素的不确定性,建立了地震荷载作用下岩石边坡抗倾覆性的极限状态方程。通过可靠度指标对计算参数的敏感性分析,分析了水平及竖向地震荷载、岩体放大系数、张缝内水位变化等控制因素的影响作用。分析表明,岩石边坡的抗倾覆稳定性不仅与计算参数的均值有关,也与计算参数的变异性有关。因此,在抗震设计当中,同时利用安全系数及可靠度指标来评估岩石边坡的抗震稳定性,有利于岩石边坡的安全设计。     

基于Hoek-Brown准则的无限岩坡稳定性概率可靠度分析研究

无限岩坡稳定性分析问题是一个概率问题。结合由Hoek-Brown准则衍生的等效Mohr-Coulomb参数,采用概率密度函数联合分布方法确定无限岩坡最终安全系数的概率分布,借助Matlab数学软件对该方法实现程序表达,并对安全系数的4个影响因素进行敏感性分析。结果表明:联合分布法可以用作对无限岩坡稳定性分析的评价;安全系数的最终概率分布曲线呈现正态分布;GSI、σci、mi和γ均值的减小对安全系数的影响程度存在差异,其中σci和γ的影响作用特别显著。     

结构可靠性分析中参数灵敏度的计算方法

针对结构可靠性分析中重要的方法之一——蒙特卡洛模拟方法，本文提出了一种计算分布参数灵敏度的新方法，此方法不需要新的抽样产生或失效标准的重新评估。同时对该方法进行了举例说明。     

边坡可靠性的三维分析

在边坡稳定分析中,考虑滑体的三维效应进行三维极限平衡分析更合理．结合边坡稳定的扩展三维极限平衡法,并考虑岩土参数的随机性,进行了三维边坡稳定可靠性分析,将三维可靠性分析结果和二维可靠性分析结果进行了比较．同时,分别基于二维方法和三维方法进行了边坡失稳破坏概率对于强度参数变异性的敏感性分析;对于岩土体参数可能服从不同概率分布的情况分别进行了可靠性分析,得出了有益的结论．     

蒙特卡罗法液压缸动态特征可靠性灵敏度分析

针对液压缸动态特征参数一般呈现隐式和非线性的特点,基于蒙特卡罗法开展可靠性和可靠性灵敏度分析研究。首先,考虑到非线性弹簧力和时变摩擦力的作用机理,建立液压缸动力学模型;之后,根据微分方程理论进行求解,分析不同润滑条件下活塞速度在时域的变化情况;最后,依据蒙特卡罗法基本思想,利用结构失效概率和可靠性灵敏度分析方法,对液压缸低速时的运动可靠性及影响参数灵敏度进行分析。     

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。     

人工神经网络在结构可靠性中的应用

将人工神经网络应用于结构可靠性的研究，就结构可靠性研究的神经网络模型的建立及网络训练的有关问题进行了探讨和讨论，同时给出了相应的算例。     

机械零件相关失效可靠度及灵敏度计算的Monte Carlo方法

机械零部件可能发生多种失效模式,而且各个失效模式往往不是相互独立的.用理论方法计算相关失效模式下的可靠度需要做出一些假设或简化,可能带来较大的误差,失效模式的相关性使可靠性灵敏度的计算更加困难.根据灵敏度和偏导数的定义,提出了多种失效模式下可靠性灵敏度的数学模型,并用Monte Carb方法实现求解,探讨了如何获取合理...     

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。     

基于神经网络的模糊推理预测方法

将模糊推理技术与神经网络结合．利用模糊集理论来处理输入、输出信息，借助神经网络系统来完成推理、判断与知识的记忆存储及学习．从而给出了基于神经网络的模糊推理预测模型。     

一种基于人工神经网络的内模控制方法

对SISO反馈线性化系统的自适应自校正神经控制进行改造,提出了一种基于BP网络的内模控制新方法,克服了原系统设计方案的理想化,提高了系统的鲁棒性,使该方法具有实用性。同时有只要建立被控过程的内部模型即可得到内模控制器模型的特点。     

基于网络缩简的K-剩余连通可靠度的蒙特卡洛方法

讨论了具有不可靠结点网络的可靠度估计问题,提出了具有不可靠结点K-终端网络的串并联缩简原则,并将该缩简原则应用于递归方差衰减(Recursive Variance Reduction,RVR)蒙特卡洛(Monte Carlo)方法中,得到一种无偏且高效的估计可靠度的方法.该方法是依据状态空间分解原理,将对原状态空间的抽样实验递归地转为对其子空间的实验,并且在对子空间抽样实验前进行网络缩简,使得有些子空间不用抽样,对应方差为0.最后,通过实验验证了算法的有效性.