兵工学报
兵工學報
병공학보
ACTA ARMAMENTARII
2007年
4期
495-498
,共4页
人工智能%人工神经网络%极限状态函数%结构可靠性%Monte Carlo法
人工智能%人工神經網絡%極限狀態函數%結構可靠性%Monte Carlo法
인공지능%인공신경망락%겁한상태함수%결구가고성%Monte Carlo법
在结构可靠性分析中,通过人工神经网络拟合极限状态函数,借助神经网络的函数映射关系产生极限状态函数值.采用Monte Carlo法随机抽样的思路,对大范围的数据进行概率分析,得到极限状态函数值的均值和标准差,求得结构系统的可靠性指标,该方法为极限状态函数无法显式表达的结构系统可靠性分析问题提供了一个可行方法.
在結構可靠性分析中,通過人工神經網絡擬閤極限狀態函數,藉助神經網絡的函數映射關繫產生極限狀態函數值.採用Monte Carlo法隨機抽樣的思路,對大範圍的數據進行概率分析,得到極限狀態函數值的均值和標準差,求得結構繫統的可靠性指標,該方法為極限狀態函數無法顯式錶達的結構繫統可靠性分析問題提供瞭一箇可行方法.
재결구가고성분석중,통과인공신경망락의합겁한상태함수,차조신경망락적함수영사관계산생겁한상태함수치.채용Monte Carlo법수궤추양적사로,대대범위적수거진행개솔분석,득도겁한상태함수치적균치화표준차,구득결구계통적가고성지표,해방법위겁한상태함수무법현식표체적결구계통가고성분석문제제공료일개가행방법.
