摘要
将Fourier正交基前向神经网络响应面法应用于估计结构失效概率。基于数值逼近原理,以Fourier正交多项式作为隐层神经元的激励函数,利用随机变量输入矩阵的广义逆矩阵形式计算权值,以Fourier正交基响应面代替传统多项式响应面,拟合其极限状态曲面,结合可靠性理论计算其失效概率。通过实例数值分析,证明了本文方法的正确性,同时具有公式简单、易于编程的优点,为解决结构可靠性分析问题提出了一种新方法。
将Fourier正交基前向神经网络响应面法应用于估计结构失效概率。基于数值逼近原理,以Fourier正交多项式作为隐层神经元的激励函数,利用随机变量输入矩阵的广义逆矩阵形式计算权值,以Fourier正交基响应面代替传统多项式响应面,拟合其极限状态曲面,结合可靠性理论计算其失效概率。通过实例数值分析,证明了本文方法的正确性,同时具有公式简单、易于编程的优点,为解决结构可靠性分析问题提出了一种新方法。
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第S1期135-138,共4页
Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition
基金
吉林省科技厅基金项目(201205011
201215048)
关键词
结构可靠性
Fourier正交基
神经网络
响应面法
广义逆矩阵
structure reliability
Fourier orthogonal basis
neural network
response surface method
generalized inverse matrix