基于神经网络的结构可靠性灵敏度分析

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结构的安全可靠是结构设计的主要目的之一,本文在总结国内外结构可靠性研究现状的基础上,将神经网络技术应用于结构可靠性灵敏度分析领域。充分利用神经网络的函数逼近功能、非线性映射功能、鲁棒性和容错能力等特性,较好地解决了可靠性研究中的一些难点问题,为结构可靠性灵敏度分析提供了一种新途径。本文共分为五章。第一章阐述了可靠性的发展史、研究现状、及可靠性灵敏度的重要性。第二章主要介绍了可靠性基本理论。第三章主要介绍了神经网络的基本原理以及BP网络的算法和公式推导。第四章主要是针对在工程实际中很难给出极限状态函数的显性表达式以及随机有限元法和响应面法目前存在的缺陷,将确定性的有限元数值分析、神经网络技术、蒙特卡罗方法及可靠性理论有机结合,提出了复杂结构可靠性灵敏度分析的FEM-NN-MCS法。第五章是结论和展望。
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