吉林大学学报(工学版) ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (增刊1): 135-138.
孟广伟1,2, 李广博2, 周振平2, 周立明2
MENG Guang-wei1,2, LI Guang-bo2, ZHOU Zhen-ping2, ZHOU Li-ming2
摘要: 将Fourier正交基前向神经网络响应面法应用于估计结构失效概率。基于数值逼近原理,以Fourier正交多项式作为隐层神经元的激励函数,利用随机变量输入矩阵的广义逆矩阵形式计算权值,以Fourier正交基响应面代替传统多项式响应面,拟合其极限状态曲面,结合可靠性理论计算其失效概率。通过实例数值分析,证明了本文方法的正确性,同时具有公式简单、易于编程的优点,为解决结构可靠性分析问题提出了一种新方法。
中图分类号:
[1] 赵国藩. 工程结构可靠性理论与应用[M]. 大连:大连理工大学出版社,1996.[2] Guan X L,Melchers R E. Effect of response surface parameter variation on structural reliability estimates[J]. Structural Safety,2001,23(4): 429-444.[3] Gupta S,Manohar C S. An improved response surface method for the determination of failure probability and importance measures[J]. Structural Safety,2004,26(2):123-139.[4] Gavin H P,Yau S C. High-order limit state functions in the response surface method for structural reliability analysis[J]. Structural Safety,2008,30(2): 162-179.[5] Irfan Kaymaz,Chris A McMahon. A response surface method based on weighted regression for structural reliability analysis[J]. Probabilistic Engineering Mechanics,2005,20(1): 11-17.[6] Gomes H M,Awruch A M. Comparison of response surface and neural network with other methods for structural reliability analysis[J]. Structural Safety,2004,26(1): 49-67.[7] 阎宏生,胡云昌,牛勇. 基于神经网络响应面的结构可靠性分析方法研究[J]. 海洋工程,2002,20(2):1-6. Yan Hong-sheng, Hu Yun-chang, Niu Yong. Approximate structural reliability analysis based on NN-RSM[J]. The Ocean Engineering,2002,20(2):1-6.[8] Deng J,Gu D S,Li X B,et al. Structural reliability analysis for implicit performance functions using artificial neural network[J]. Structural Safety,2005,27(1):25-48.[9] Emad W Saad,Donald C Wunsch II. Neural network explanation using inversion[J]. Neural Networks,2007,20(1): 78-93.[10] Ashit Talukder,David Casasen. A closed-form neural network for discriminatory feature extraction from high-dimensional data[J]. Neural Networks,2001,14(9): 1201-1218. |
[1] | 席利贺,张欣,孙传扬,王泽兴,姜涛. 增程式电动汽车自适应能量管理策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1636-1644. |
[2] | 江涛,林学东,李德刚,杨淼,汤雪林. 基于人工神经网络的放热规律的量化预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1747-1754. |
[3] | 徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903. |
[4] | 宫亚峰, 申杨凡, 谭国金, 韩春鹏, 何钰龙. 不同孔隙率下纤维土无侧限抗压强度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 712-719. |
[5] | 李雄飞, 冯婷婷, 骆实, 张小利. 基于递归神经网络的自动作曲算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 866-873. |
[6] | 底晓强, 王英政, 李锦青, 从立钢, 祁晖. 基于量子细胞神经网络超混沌的视频加密方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 919-928. |
[7] | 王方石, 王坚, 李兵, 王博. 基于深度属性学习的交通标志检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 319-329. |
[8] | 刘东亮, 王秋爽. 基于NGSIM数据的车辆瞬时速度获取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 330-335. |
[9] | 谢志江, 吴小勇, 范乃吉, 郭宗环, 袁岳军, 王康. 神光-III精密装校平台运动学分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1504-1511. |
[10] | 马淼, 李贻斌. 基于多级图像序列和卷积神经网络的人体行为识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1244-1252. |
[11] | 王德军, 吕志超, 王启明, 张贤达, 王子健. 基于汽缸压力辨识的发动机失火故障诊断[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 917-923. |
[12] | 黄璇, 郭立红, 李姜, 于洋. 改进粒子群优化BP神经网络的目标威胁估计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 996-1002. |
[13] | 李琳辉, 伦智梅, 连静, 袁鲁山, 周雅夫, 麻笑艺. 基于卷积神经网络的道路车辆检测方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(2): 384-391. |
[14] | 王庆年, 段本明, 王鹏宇, 拱印生, 朱庆林. 插电式混合动力汽车动力传动系参数优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(1): 1-7. |
[15] | 郭应时, 付锐, 赵凯, 马勇, 袁伟. 驾驶人换道意图实时识别模型评价及测试[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(6): 1836-1844. |
|