基于改进混沌粒子群的混合神经网络和蒙特卡洛法的结构随机灵敏度分析方法

发布时间：2017-06-20 14:10

  本文关键词：基于改进混沌粒子群的混合神经网络和蒙特卡洛法的结构随机灵敏度分析方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对不确定性参数对结构力学性能的随机影响,该文利用混合神经网络良好的小样本学习和泛化能力构建结构响应复杂的函数关系,采用改进的混沌粒子群算法优化网络寻址结构。结合蒙特卡洛法对结构进行随机性分析,并根据该文提出的新的灵敏度度量参数计算随机变量的全局灵敏度系数。通过数学算例和工程算例验证了所提方法的可行性,且结构响应的概率分布曲线也可以真实的反应实际情况。同时,利用该文所提出的随机灵敏度计算方法可以更好的反应各随机变量对结构响应的相关性和敏感性。
【作者单位】： 华南理工大学土木工程系;华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室;
【关键词】： 改进混沌粒子群 随机性 灵敏度系数 神经网络 蒙特卡洛法
【基金】：国家自然科学基金项目(51178192,51378219) 亚热带建筑科学国家重点实验室基金项目(2012ZA05) 广东省高等学校优秀青年教师培养计划项目(Yq2013014)
【分类号】：TU311
【正文快照】： 对工程结构进行设计分析通常是基于确定性的参数建立力学模型,这种确定性的分析往往无法考虑结构中材料的力学性质、随机性的外载大小和结构截面尺寸随机性的误差分布对工程结构的真实影响,因此有必要对结构设计进行随机灵敏度分析,考虑不确定参数的随机性[1 2]影响对结构的

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本文编号：465857