【摘 要】
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对具有隐式功能函数的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。一般响应面方法由于逼近的是功能函数而非极限状态方程,因而精度有时不高。在此基础之上,笔者提出了改进的BP神经网络响应面法,采用隶属度概念分配样本点在网络中的训练次数,用神经网络对结构的极限状态曲面进行拟合,并运用改进遗传算法搜索极限状态曲面上的点来计算结构可靠度。算法在有限个初始样本点的情况下,获得一个满意的可靠度分析结果。通过算例对该改进算
【机 构】
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郑州大学 土木工程学院,河南 郑州 450002
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对具有隐式功能函数的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。一般响应面方法由于逼近的是功能函数而非极限状态方程,因而精度有时不高。在此基础之上,笔者提出了改进的BP神经网络响应面法,采用隶属度概念分配样本点在网络中的训练次数,用神经网络对结构的极限状态曲面进行拟合,并运用改进遗传算法搜索极限状态曲面上的点来计算结构可靠度。算法在有限个初始样本点的情况下,获得一个满意的可靠度分析结果。通过算例对该改进算法进行了对比分析,表明该算法计算精度较高、适用性强,具有一定实际应用价值。
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