本文關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠度分析的SVC抽樣遷移算法

  更多相關(guān)文章： 系統(tǒng)可靠度 系統(tǒng)極限狀態(tài)方程 支持向量分類機(jī) 遷移抽樣 失效模式

【摘要】：為有效避免結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠度計(jì)算過(guò)程中復(fù)雜的約界分析處理,針對(duì)系統(tǒng)可靠度問(wèn)題多失效模式的固有特點(diǎn),引入了系統(tǒng)極限狀態(tài)曲面的概念,并利用支持向量分類算法(support vector classification,SVC)對(duì)該失效曲面進(jìn)行了直接重構(gòu).在此基礎(chǔ)上,結(jié)合LHS(Latin hypercube sampling)抽樣遷移策略,提出了計(jì)算結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠度的SVC抽樣遷移算法.通過(guò)對(duì)比分析兩個(gè)典型算例表明:本文算法具有較高的抽樣效率和收斂性能,與傳統(tǒng)Monte Carlo法相比,其抽樣工作量減少87%,計(jì)算結(jié)果相對(duì)誤差不超過(guò)1%,且可有效避免現(xiàn)有β約界算法中需要人為假定失效狀態(tài)的缺陷,更適用于實(shí)際結(jié)構(gòu)可靠度問(wèn)題的分析求解.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 系統(tǒng)可靠度 系統(tǒng)極限狀態(tài)方程 支持向量分類機(jī) 遷移抽樣 失效模式
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50908192,51178394) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2682014CX078)
【分類號(hào)】：TU311.2
【正文快照】： 現(xiàn)代大型結(jié)構(gòu)及大型橋梁等均為高次超靜定結(jié)構(gòu)系統(tǒng),其構(gòu)件組成復(fù)雜,部分構(gòu)件的失效并不一定導(dǎo)致結(jié)構(gòu)整體的最終破壞.因此,采用傳統(tǒng)構(gòu)件可靠度理論不能對(duì)結(jié)構(gòu)整體安全性能進(jìn)行有效評(píng)價(jià).系統(tǒng)可靠性理論作為研究結(jié)構(gòu)整體安全性能的理論方法,其評(píng)價(jià)結(jié)果更為全面合理,是揭示上述復(fù)

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1022462