基于BP神经网络-SOSM的结构可靠性分析

本文提出了通过人工神经网络拟合极限状态函数的方法来解决结构可靠性问题。根据多层神经网络映射存在定理,对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用含有一个隐含层的BP网络来逼近。应用此定理,通过人工神经网络拟合极限状态方程,借助神经网络的函数映射关系产生大量的极限状态函数值,作为下一步的分析数据。基于人工神经网络可以平行的建立结构可靠度的SOSM法,采用Laplace渐近方法将非线性功能函数在验算点处作二次展开来研究结构的可靠度问题,能较高精度的逼近精确结果。