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基于神经网络及自适应随机采样的桥梁颤振可靠度分析
被引量：
2
1
作者
朱国树
邵亚会
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期770-777,共8页
文章采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络替代复杂的有限元模型分析,结合基于加权抽样和动态距离约束的自适应采样策略,建立一种颤振可靠度分析方法。基于全模态理论建立参数化颤振临界风速分析有限元模型,并将试验设计...
文章采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络替代复杂的有限元模型分析,结合基于加权抽样和动态距离约束的自适应采样策略,建立一种颤振可靠度分析方法。基于全模态理论建立参数化颤振临界风速分析有限元模型,并将试验设计生成的样本代入有限元模型求解得到训练集,进而构建RBF模型;通过定义的自适应采样策略,在迭代过程中不断从蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)方法生成的样本中筛选出失效面附近的样本点添加至训练集,重新训练RBF模型直至满足收敛要求,并基于该RBF模型和MC样本直接计算得出颤振失效概率。通过2个经典数值算例对文中所提方法的有效性和准确性进行验证。结果表明,该文提出的可靠度分析方法及其自适应随机采样策略在保证计算精度的同时,能够大幅减少海量有限元模型运算带来的计算耗费,并降低功能函数的高维非线性和非显性带来的计算复杂度。
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关键词
结构可靠度
桥梁颤振
神经网络
自适应采样
全模态理论
蒙特卡洛(MC)
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题名
基于神经网络及自适应随机采样的桥梁颤振可靠度分析
被引量：
2
1
作者
朱国树
邵亚会
机构
合肥工业大学土木与水利工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期770-777,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51308178)。
文摘
文章采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络替代复杂的有限元模型分析,结合基于加权抽样和动态距离约束的自适应采样策略,建立一种颤振可靠度分析方法。基于全模态理论建立参数化颤振临界风速分析有限元模型,并将试验设计生成的样本代入有限元模型求解得到训练集,进而构建RBF模型;通过定义的自适应采样策略,在迭代过程中不断从蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)方法生成的样本中筛选出失效面附近的样本点添加至训练集,重新训练RBF模型直至满足收敛要求,并基于该RBF模型和MC样本直接计算得出颤振失效概率。通过2个经典数值算例对文中所提方法的有效性和准确性进行验证。结果表明,该文提出的可靠度分析方法及其自适应随机采样策略在保证计算精度的同时,能够大幅减少海量有限元模型运算带来的计算耗费,并降低功能函数的高维非线性和非显性带来的计算复杂度。
关键词
结构可靠度
桥梁颤振
神经网络
自适应采样
全模态理论
蒙特卡洛(MC)
Keywords
structural reliability
bridge flutter
neural network
adaptive sampling
full-mode theory
Monte Carlo(MC)
分类号
U447 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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作者
出处
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1
基于神经网络及自适应随机采样的桥梁颤振可靠度分析
朱国树
邵亚会
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
2
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