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基于神经网络响应面法的随机结构动力可靠度分析 被引量:10
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作者 陈颖 宁佐贵 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期65-68,共4页
在对神经网络响应面法的原理和算法进行研究的基础上,建立了基于神经网络响应面法的随机结构动力可靠度分析方法。首先,基于首次超越破坏准则,参照静力可靠度的功能函数模式,建立了随机结构的动力可靠度功能函数;然后引入响应面法,以三... 在对神经网络响应面法的原理和算法进行研究的基础上,建立了基于神经网络响应面法的随机结构动力可靠度分析方法。首先,基于首次超越破坏准则,参照静力可靠度的功能函数模式,建立了随机结构的动力可靠度功能函数;然后引入响应面法,以三层BP神经网络作为拟合函数,推导了功能函数的拟合表达式;最后结合一次二阶矩方法求解可靠指标。算例分析表明了本文方法有较好的计算精度和计算效率,在复杂结构的动力可靠度分析中有较强的实用价值。 展开更多
关键词 神经网络 响应面法 随机结构 动力可靠度
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随机激励下随机结构动力可靠性灵敏度分析 被引量:17
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作者 乔红威 吕震宙 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期404-408,共5页
对于随机激励下随机结构动力可靠性的灵敏度分析问题,在加权非线性响应面法的基础之上建立了随机结构动力可靠性灵敏度分析方法。所提方法从随机结构无条件动力可靠度的表达式出发,首先将随机结构的动力可靠性分析问题转化成传统的静力... 对于随机激励下随机结构动力可靠性的灵敏度分析问题,在加权非线性响应面法的基础之上建立了随机结构动力可靠性灵敏度分析方法。所提方法从随机结构无条件动力可靠度的表达式出发,首先将随机结构的动力可靠性分析问题转化成传统的静力可靠性分析问题,然后采用基于加权非线性响应面法的Monte-Carlo可靠性灵敏度分析方法求解动力可靠性灵敏度值。算例表明该方法的计算结果是合理的,并且由于加权非线性法具有较高的效率和精度,因而所提方法具有一定的工程意义。 展开更多
关键词 随机激励 随机结构 动力可靠性 灵敏度 加权非线性响应面法
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结构可靠度分析的改进BP神经网络响应面法 被引量:21
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作者 桂劲松 康海贵 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期127-130,共4页
对功能函数不能明确表达即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。其中二次多项式响应面法应用较为广泛,采用与此方法相同的思路,人们提出了BP神经网络响应面法。在此基础之上,笔者提出了改进的BP神经网络响应面法。对... 对功能函数不能明确表达即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。其中二次多项式响应面法应用较为广泛,采用与此方法相同的思路,人们提出了BP神经网络响应面法。在此基础之上,笔者提出了改进的BP神经网络响应面法。对以上方法计算效果,通过算例进行了对比分析,其中改进BP神经网络响应面法计算精度较好,进行有限元分析次数较少。该方法用于大型复杂结构的可靠度分析,可相应提高工作效率和解题质量,具有一定实际应用价值。 展开更多
关键词 结构可靠度 神经网络 响应面法改进方法
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结构可靠度分析的人工智能响应面法及程序 被引量:1
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作者 朱劲松 肖汝诚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期169-172,共4页
为了进行各种极限状态方程不明确的大型结构可靠度分析,提出了人工智能响应面法.利用BP网络来模拟响应面,基于遗传算法的优化法来进行可靠指标计算,确定性有限元分析采用ANSYS软件进行.综合VC与Matlab混合编程技术、基于VC和APDL的ANSY... 为了进行各种极限状态方程不明确的大型结构可靠度分析,提出了人工智能响应面法.利用BP网络来模拟响应面,基于遗传算法的优化法来进行可靠指标计算,确定性有限元分析采用ANSYS软件进行.综合VC与Matlab混合编程技术、基于VC和APDL的ANSYS二次开发技术及M atlab的遗传算法(GA)和神经网络(NN)工具箱函数,编制了可以适应各种复杂工程结构的可靠度分析程序.算例分析表明本文方法计算精度高.本文方法与程序适用于随机变量数目较多,功能函数为隐式时的复杂结构可靠度分析. 展开更多
关键词 结构可靠度 神经网络 遗传算法 响应面法 程序开发
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MTMD控制下随机结构的动力可靠度分析
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作者 卜国雄 谭平 周福霖 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期119-123,共5页
考虑到实际工程结构的不确定性,基于遗传优化的神经网络响应面法,进行了MTMD控制下随机结构的动力可靠度分析,并对TMD及MTMD控制下结构的动力可靠度进行对比。该方法不仅具有传统神经网络响应面法的特性,而且引进了遗传算法的全局随机... 考虑到实际工程结构的不确定性,基于遗传优化的神经网络响应面法,进行了MTMD控制下随机结构的动力可靠度分析,并对TMD及MTMD控制下结构的动力可靠度进行对比。该方法不仅具有传统神经网络响应面法的特性,而且引进了遗传算法的全局随机搜索的优点,可以精确地逼近随机结构的功能函数表达式,有效地减少用JC法求解可靠度指标的迭代次数,节省时间。算例分析表明了本文方法的有效性和准确性,对于随机结构,MTMD比TMD能更好地提高结构的动力可靠度。 展开更多
关键词 TMD MTMD 遗传优化 响应面法 随机结构 动力可靠度
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