基于神经网络和Monte Carlo方法的管道腐蚀可靠性分析

Reliability Analysis of Pipeline Corrosion by Neural Network and Monte Carlo Method

考虑了壁厚、腐蚀长度、腐蚀宽度、腐蚀深度和内部压力等因素对管道缺陷处最大应力的影响,利用神经网络映射管道腐蚀处的应力函数,然后应用Monte Carlo对管道进行了腐蚀可靠性分析。算例表明,利用神经网络映射管道腐蚀处的应力与实测值之间的最大误差为4.8%,应用文中的方法与大型有限元软件ANSYS求得的结构可靠度误差为0.97%,而时间却相差420倍,说明该方法具有较好的计算精度和计算效率。