基于改进的BP-Adaboost算法的机械结构可靠性分析

由于目前机械产品结构越来越复杂,很难用具体的函数来表达其功能函数。人工神经网络可以用来逼近其功能函数,但是存在易收敛到局部最优解、速度慢和精度低等问题。本文将改进的Adaboost算法与思维进化算法优化的BP神经网络模型相结合,提出一种基于改进的BP-Adaboost算法模型的机械结构可靠度计算方法。通过算例分析,所提方法计算结构可靠度的精度比传统的BP-Adaboost算法模型更高,且更接近于蒙特卡洛模拟计算的结果。