【摘 要】
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为了提高大跨度空间结构动力可靠度的计算效率和精度,提出了一种新算法——建立了基于RBF神经阿络响应面的随机结构动力可靠度分析方法。首先,以随机振动的首次超越为破坏准则,依据随机变量功能函数模式建立随机结构动力可靠度的功能函数;接着引入响应面法。用径向基函数神经网络来拟合功能函数表达式;然后对Nataf进行线性化变换,并将该变换与iHLRF算法结合,提出了基于线性化Nataf变换和iHLRF算法的一
【机 构】
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为了提高大跨度空间结构动力可靠度的计算效率和精度,提出了一种新算法——建立了基于RBF神经阿络响应面的随机结构动力可靠度分析方法。首先,以随机振动的首次超越为破坏准则,依据随机变量功能函数模式建立随机结构动力可靠度的功能函数;接着引入响应面法。用径向基函数神经网络来拟合功能函数表达式;然后对Nataf进行线性化变换,并将该变换与iHLRF算法结合,提出了基于线性化Nataf变换和iHLRF算法的一次可靠度方法。将该法首次应用于大跨度空间网格结构的动力可靠度计算当中,数值算例分析表明,与通常方法相比,此法的迭代次数和有限元分析次数均大幅减少,节省机时,有利于提高计算效率与精度,在大跨度空间钢结构的动力可靠度分析中具有广阔的应用前景。
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