参数概率灵敏度分析的神经网络方法及其应用

摘要：

参数概率灵敏度分析是可靠性设计中非常重要的一项工作,它可以提供基本变量分布参数的变化引起可靠性的变化信息,为判断系统参数的重要性提供依据.本文将商用有限元计算.神经网络方法-Monte Carlo法相结合,基于这种快速响应模型的复杂结构可靠性分析方法,针对结构随机参数的概率灵敏度分析,提出一个考虑随机变量全局分散性的新的度量参数,作为一种工程实用的快速近似方法,相对于传统的确定性及局部灵敏度具有更清晰的意义和指导作用,通过一个算例实现了该法在工程上的应用,并利用ANSYS的概率分析模块验证了该法的有效性.

关键词：神经网络、Monte Carlo、快速响应模型、概率灵敏度

所属期刊栏目：28

分类号：O211.3;TB114-3(概率论与数理统计)

资助基金：国家基础研究计划2010CB832700;SAF基金10876100;中物院科学技术发展基金2010B203025

在线出版日期：2016-11-29（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：29-32