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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可靠度計(jì)算方法的研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-01-25 08:42
  現(xiàn)代化的工程、機(jī)械、技術(shù)裝備等趨于復(fù)雜,在它們提供著優(yōu)質(zhì)性能的同時(shí),也對(duì)其結(jié)構(gòu)可靠性提出了更高的要求。在進(jìn)行結(jié)構(gòu)可靠性分析時(shí),由于結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、概率信息的不完備性、認(rèn)知的局限性、實(shí)驗(yàn)樣本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的不充分性及失效曲面的高度非線性等原因,都會(huì)給結(jié)構(gòu)可靠度的計(jì)算帶來(lái)困難。針對(duì)當(dāng)前可靠性分析中存在的困難,探索新的求解途徑對(duì)結(jié)構(gòu)可靠度進(jìn)行準(zhǔn)確地計(jì)算,具有重要的理論意義和實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。本文將圍繞在考慮不同因素的條件下對(duì)結(jié)構(gòu)可靠度計(jì)算展開研究,力求為結(jié)構(gòu)可靠性的分析提供新的方法和思路。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)針對(duì)具有多維相關(guān)性變量結(jié)構(gòu)可靠度求解問(wèn)題進(jìn)行了研究。通過(guò)選取Copula函數(shù)結(jié)構(gòu)類型及求解相關(guān)參數(shù),構(gòu)造相關(guān)性變量聯(lián)合概率密度函數(shù),從而克服了其難以直接獲取的局限性。利用直接積分方法構(gòu)造計(jì)算結(jié)構(gòu)可靠度的積分形式,提出了一種對(duì)偶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于多重積分的計(jì)算,其中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)逼近被積函數(shù),另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)逼近原函數(shù)。訓(xùn)練時(shí)只針對(duì)被積函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,通過(guò)兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)間網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的關(guān)系,得到原函數(shù)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)多重積分的計(jì)算,有效地解決了直接積分方法計(jì)算可靠度過(guò)程中多重積分難以計(jì)算的困難。在考慮結(jié)構(gòu)中變量間相關(guān)性... 

【文章來(lái)源】:內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁(yè)數(shù)】:126 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【部分圖文】:

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可靠度計(jì)算方法的研究與應(yīng)用


二維GaussianCopula函數(shù)

二維圖,密度函數(shù),分布函數(shù),函數(shù)


內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文20a)b)圖2-1二維GaussianCopula函數(shù)的分布函數(shù)圖和密度函數(shù)圖Figure2-1Distributionfunctiondiagramanddensityfunctiondiagramof2DGaussianCopulafunction(2)tCopula函數(shù)tCopula函數(shù)的分布函數(shù)為1111212(,,,;)((),(),,();,)nnnCuuuTTuTuTuθθ(2-9)tCopula函數(shù)的密度函數(shù)分別11"1()/20.51212(1)/21(0.5()(0.5)(1)(,,,;)((0.5(1)))(1)nnnnniincuuuθθ(2-10)式中(,,;,)nTθ——相關(guān)系數(shù)矩陣為、自由度為的n維標(biāo)準(zhǔn)t分布函數(shù);1T()——自由度為的一維t分布函數(shù)T()的逆函數(shù);"11112((),(),,())nTuTuTu——自由度的t分布變量a)b)圖2-2二維tCopula函數(shù)的分布函數(shù)圖和密度函數(shù)圖Figure2-2Distributionfunctiondiagramanddensityfunctiondiagramof2DtCopulafunction2.1.2.2ArchimedeanCopula函數(shù)(1)FrankCopula函數(shù)FrankCopula函數(shù)分布函數(shù)為

二維圖,函數(shù),二維,分布函數(shù)


內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文20a)b)圖2-1二維GaussianCopula函數(shù)的分布函數(shù)圖和密度函數(shù)圖Figure2-1Distributionfunctiondiagramanddensityfunctiondiagramof2DGaussianCopulafunction(2)tCopula函數(shù)tCopula函數(shù)的分布函數(shù)為1111212(,,,;)((),(),,();,)nnnCuuuTTuTuTuθθ(2-9)tCopula函數(shù)的密度函數(shù)分別11"1()/20.51212(1)/21(0.5()(0.5)(1)(,,,;)((0.5(1)))(1)nnnnniincuuuθθ(2-10)式中(,,;,)nTθ——相關(guān)系數(shù)矩陣為、自由度為的n維標(biāo)準(zhǔn)t分布函數(shù);1T()——自由度為的一維t分布函數(shù)T()的逆函數(shù);"11112((),(),,())nTuTuTu——自由度的t分布變量a)b)圖2-2二維tCopula函數(shù)的分布函數(shù)圖和密度函數(shù)圖Figure2-2Distributionfunctiondiagramanddensityfunctiondiagramof2DtCopulafunction2.1.2.2ArchimedeanCopula函數(shù)(1)FrankCopula函數(shù)FrankCopula函數(shù)分布函數(shù)為

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]固體發(fā)動(dòng)機(jī)藥柱完整性失效的判據(jù)[J]. 劉梅,高波,董新剛,郜婕.  固體火箭技術(shù). 2018(04)
[4]基于單變量降維模型和坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)的可靠度混合分析方法[J]. 范文亮,周擎宇,李正良.  土木工程學(xué)報(bào). 2017(05)
[5]基于隨機(jī)有限元的隧道錨噴支護(hù)可靠度方案優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 葉婷婷,周科平,胡建華,燕喜軍,蔣沖.  礦冶工程. 2015(06)
[6]一種考慮失效準(zhǔn)則模糊性的時(shí)變可靠度分析方法[J]. 姜潮,劉敏,韓旭,黃新萍.  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2015(11)
[7]邊坡可靠度分析的非侵入式隨機(jī)有限元法[J]. 蔣水華,馮曉波,李典慶,周創(chuàng)兵.  巖土力學(xué). 2013(08)
[8]結(jié)構(gòu)模糊非概率混合可靠性分析方法[J]. 許孟輝,邱志平.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(02)
[9]基于Copula函數(shù)的土體抗剪強(qiáng)度參數(shù)二維分布模型[J]. 張蕾,唐小松,李典慶.  土木工程與管理學(xué)報(bào). 2013(02)
[10]巖土工程可靠度分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四階矩法[J]. 左育龍,朱合華,李曉軍.  巖土力學(xué). 2013(02)

博士論文
[1]結(jié)構(gòu)有限元分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算研究[D]. 李海濱.大連理工大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于改進(jìn)拉丁超立方重要抽樣方法的結(jié)構(gòu)可靠性分析[D]. 劉鵬.暨南大學(xué) 2016
[2]可靠度分析的響應(yīng)面法研究[D]. 李敏.重慶大學(xué) 2016
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)藥柱粘彈性分析[D]. 高郁斌.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 2014
[4]灰色系統(tǒng)理論在我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用[D]. 張浩.南京信息工程大學(xué) 2005
[5]非線性粘彈性本構(gòu)理論及其求解方法的研究[D]. 李軼鶴.湘潭大學(xué) 2003



本文編號(hào):2998931

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