机械强度
機械彊度
궤계강도
JOURNAL OF MECHANICAL STRENGTH
2004年
1期
58-62
,共5页
神经网络%响应面%疲劳裂纹%可靠性
神經網絡%響應麵%疲勞裂紋%可靠性
신경망락%향응면%피로렬문%가고성
当失效形式的极限状态方程中随机变量个数较多或非线性较高时,其形式很复杂,因此传统的计算失效概率的方法不再适用.针对疲劳裂纹扩展寿命失效概率计算的复杂性,提出基于神经网络响应面的可靠性分析方法.首先建立神经网络响应面模拟疲劳裂纹扩展寿命的极限状态方程,然后使用遗传算法(GA)计算可靠性指标.数值试验表明,本方法可以快速、精确地模拟疲劳裂纹扩展寿命的极限状态函数,进而计算出失效概率和可靠性指标.同其他模拟技术相比,在精度相同的情况下,神经网络响应面法可以大大减少模拟时间.
噹失效形式的極限狀態方程中隨機變量箇數較多或非線性較高時,其形式很複雜,因此傳統的計算失效概率的方法不再適用.針對疲勞裂紋擴展壽命失效概率計算的複雜性,提齣基于神經網絡響應麵的可靠性分析方法.首先建立神經網絡響應麵模擬疲勞裂紋擴展壽命的極限狀態方程,然後使用遺傳算法(GA)計算可靠性指標.數值試驗錶明,本方法可以快速、精確地模擬疲勞裂紋擴展壽命的極限狀態函數,進而計算齣失效概率和可靠性指標.同其他模擬技術相比,在精度相同的情況下,神經網絡響應麵法可以大大減少模擬時間.
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