岩土工程可靠度分析的神经网络四阶矩法
针对岩土工程的功能函数强非线性且难以显式表达的特点,提出了基于人工神经网络的四阶矩法,充分利用了基本随机变量的统计信息.首先利用神经网络对结构的隐式功能函数进行拟合,求得基本随机变量在均值点处的功能函数值及其偏导数,然后利用泰勒级数展开的方法由基本随机变量的前四阶矩求得功能函数的前四阶矩,并借助于Pearson系统获得功能函数的更高阶矩.在此基础上,通过最大熵原理确定以功能函数各阶矩为约束的功能函数的概率密度函数,最后由一次积分得到结构的失效概率.通过数值算例和工程实例不同方法的对比分析,表明基于神经网络的结构可靠度分析四阶矩方法是可行的,有效的,能够满足岩土工程可靠度分析的要求.
岩土工程、可靠度分析、隐式功能函数、BP神经网络、四阶矩、最大熵
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TU47(土力学、地基基础工程)
2013-04-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
513-518