正常使用极限状态下隐式功能函数结构可靠度计算

发布时间：2021-03-15 02:03

　　提出了一种适用于具有复杂隐式功能函数的钢桁架结构可靠度计算方法.采用神经网络逼近正常使用极限状态下隐式功能函数,基于可靠度指标的几何意义,运用新改进的遗传算法搜索钢桁架可靠度指标最优解及验算点.通过两个算例,分别使用JC法和蒙特卡洛重要抽样法验证了新改进的遗传算法的准确性和有效性.结果表明,新改进的遗传算法与蒙特卡洛法计算的钢桁架可靠度指标相对误差仅为0.23%;且对于小概率失效结构,引入的自适应随机变量能有效改善传统方法中初始种群基因不良的问题.该方法在计算复杂隐式功能函数结构可靠度指标时,具有计算速度快、计算简单、精度高等优点. 

【文章来源】：湖南大学学报(自然科学版). 2020,47(01)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

图２?Ｐｙｔｈｏｎ调甩ＡＳＳＹＳ计响应流程．??Ｆｉｇ．２?Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ?ｐｒｏｃｅｓｓ?ｏｆ?ＡＮＳＹＳ?ｃａｌｌｅｄ?Ｐｙｔｈｏｎ??２．２可靠度指标的几何意义??

图３?ＲＢＦ－Ｎ（５Ａ的计算號程??Ｆｉｇ．３?Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ?ｐｒｏｃｅｓｓ?ｏｆ?ＲＢＦ－ＮＧＡ??３工程算例分析??３．１１：

图５所示．??３．２．２?ＲＢＦ神经网络构建钢桁架功能函数??考虑到失效模式为位移失效的情况，可从位移??２２??１６??（Ｃ）纵联图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3083363