基于小波神经网络和疲劳曲线的结构疲劳寿命及可靠度预测_纪冬梅

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1、第10卷第5期船舶力学Vol.10No.52006年10月JournalofShipMechanicsOct.2006文章编号:1007-7294(2006)05-0084-06基于小波神经网络和疲劳曲线的结构疲劳寿命及可靠度预测纪冬梅,胡毓仁(上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,上海200030)摘要:基于疲劳曲线,考虑应力范围的随机性,获得结构疲劳寿命所服从的分布,计算出期望寿命的可靠度。以非线性Morlet小波基作为激励函数形成神经元,结合小波与神经网络的优点,建立小波神经网络模型,从而得到应力范围、结构疲劳寿

2、命及可靠度之间的关系,用于预测某应力范围下所期望可靠度的疲劳寿命,或者所期望疲劳寿命的可靠度。关键词:小波神经网络;疲劳寿命预测;可靠度;疲劳曲线中图分类号:U661.4文献标识码:AApplicationofartificialneuralnetworksandfatiguecurvesinpredictionoffatiguelifeandreliabilityofstructuresJIDong-mei,HUYu-ren(SchoolofNavalArchitectureOceanandCivilEnginee

3、ring,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200030,China)Abstract:Thelifedistributionofthestructuresandthereliabilityoftheexpectedlifecanbeobtainedbyapplyingthefatiguecurvesandconsideringtherandomicityofthestressrange.Thewaveletneuralnetworkwasconstitutedtakingthen

4、onlinearMorletwaveletradicesasthestimulantfunction,anditcancombinetheadvantagesofwaveletanalysisandneuralnetworks.Therelationshipsamongthestressrange,thelifeofthestructuresandthereliabilitycanbeobtainedbasedonthewaveletneuralnetwork.Thefatiguelifeoftheexpectedr

5、eliabilityorthereliabilityoftheexpectedlifeunderacertainstressrangecanbepredictedbyusingthetrainednetwork.Keywords:waveletneuralnetwork;predictionoffatiguelife;reliability;fatiguecurves1引言小波神经网络是近年来在小波分析研究中获得突破的基础上提出的一种前馈型网络[1-2],它是用小波函数和尺度函数形成神经元,将小波与神经网络直接融合。

6、由于小波神经网络结合了小波变换良好的时频局部化性质和传统神经网络的自学习能力,因而具有较好的逼近和容错能力[2]。本文主要基于疲劳曲线,考虑应力范围的随机性,获得某一应力范围下结构疲劳寿命所服从的分布,计算出期望疲劳寿命的可靠度。以非线性Morlet小波作为激励函数,形成神经元,结合小波与神经网络的优点,建收稿日期:2005-10-24作者简介:纪冬梅(1977-),女,上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院博士研究生。第5期纪冬梅等:基于小波神经网络和疲劳曲线⋯85立小波神经网络模型,把应力范围与所期望的疲劳寿命作为输

7、入节点,期望疲劳寿命的可靠度作为输出节点,或者把应力范围与所期望的可靠度作为输入节点,期望可靠度下的疲劳寿命作为输出节点,进行网络学习,利用学习好的网络预测某应力范围下所期望可靠度的疲劳寿命,或者所期望疲劳寿命的可靠度。2疲劳可靠度的概念及某一应力范围下疲劳寿命可靠度计算模型2.1应力范围S所服从分布的确定对于船舶与海洋工程结构物这样的复杂系统来说,在服役期间承受到各种不同变化的载荷作用,在结构内部产生交变应力。由于疲劳试验费用较高、耗费时间较长,而且对于某些结构物而言,疲劳试验根本无法进行,为了获得结构所受的应力历

8、程,早在1972年,美国加州喷气推进实验室的J.N.[3]研究平稳包络过程和非平稳包络过程的模拟,提出了用快速Fourier变换模拟平稳包络过程以Yang及用一系列具有随机相位角的正余弦函数和的均方根模拟非平稳包络过程的方法,并给出了模拟公式。Wirsching[4]引入了J.N.Yang的思想,提出了宽带谱下疲劳应力的模拟方法。李晓飞[5]提

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