基于神经网络重要抽样法的结构可靠度评估

摘要：

文章提出基于神经网络重要抽样法的结构可靠度评估方法,该方法通过训练神经网络,建立随机变量与结构响应之间的非线性映射关系,模拟结构极限状态方程,采用优化算法计算设计点.在重要抽样法中利用训练好的神经网络代替有限元求解器进行数值计算.结果表明,所训练的神经网络能够有效地模拟真实的结构极限状态方程,结构失效概率计算结果具有很高的精度,调用有限元分析的次数显著减少,有效地提高了计算效率.

关键词：结构、可靠度、神经网络、重要抽样法

分类号：TP183;TU311(自动化基础理论)

资助基金：广东省自然科学基金资助项目06028131

在线出版日期：2009-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：38-41