结构可靠性分析的响应面方法比较研究

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1、第7卷第4期中国工程机械学报Vol.7No.42009年12月CHINESEJOURNALOFCONSTRUCTIONMACHINERYDec.2009结构可靠性分析的响应面方法比较研究段巍,赵峰(华北电力大学机械工程系,河北保定071003)摘要:针对隐性功能函数下结构可靠性分析问题,将有限元数值分析(FEM)、响应面方法(RSM)和蒙特卡洛随机模拟(MCS)相结合,实现了隐性功能函数下结构可靠度的计算,其中响应面方法包括多项式响应面法(MRSM)和神经网络响应面法(ANN).以简支梁为例,阐明了该方法的具体实现过程,并以直接MonteCarlo模

2、拟法计算结果作为相对精确解,对不同响应面法支持下的FEM2MRSM2MCS和FEM2ANN2MCS的计算结果进行了对比分析,得出两种响应面法均可满足工程要求,但在泛化能力和精度方面,神经网络响应面均优于多项式响应面,且神经网络响应面可以一次实现从多维空间向另一多维空间的映射,为多失效模式下隐性功能函数下复杂结构的可靠性分析提供了新的思路.关键词:可靠性分析;有限元;多项式响应面;神经网络响应面;MonteCarlo模拟中图分类号:TK262文献标识码:A文章编号:1672-5581(2009)04-0392-05Comparativestudyonr

3、esponsesurfacemethodsforstructuralreliabilityanalysisDUANWei,ZHAOFeng(DepartmentofMechanicalEngineering,NorthChinaElectricPowerUniversity,Baoding071003,China)Abstract:Pertainingtothestructuralreliabilityanalysisontheimplicitperformancefunction,suchtech2niquesasfiniteelementnume

4、ricalanalysis,responsesurfacemethodandMonteCarlostochasticsimulationareintegratedcalculatethestructuralreliability.Amongstthem,theresponsesurfacetechniquecontainsmultinomialandneuralnetworkmethods.Foranexampleofthesimplesupport2beam,acomparisonbe2tweentheabovementionedresponses

5、urfacemethodsisconductedincombinationwithfiniteelementanaly2sisandMonteCarlosimulation.Althoughthesetwomethodscanmeettheindustrialdemands,theneuralnetworkisprovenbetterthanthemultinomialtechniqueintermofgeneralizationandprecision.Mean2while,itpossessestheconcurrentcapabilityfor

6、mappingbetweenmulti2dimensionalspaces.Therefore,thisapproachprovidesanovelwayforcomplexstructuralreliabilityanalysisonimplicitperformancefunctionandmulti2failuremode.Keywords:reliabilityanalysis;finiteelement;multinomialresponsesurface;neuralnetworkresponsesurface;MonteCarlosim

7、ulation对于大型复杂结构系统,通常采用数值分析方法如有限元法分析得到结构响应,因此功能函数无法表[1]示为随机变量的显性形式时,也就不能直接使用常规可靠度计算方法,如一阶可靠性分析方法(FORM)和二阶可靠性分析方法(SORM).虽然蒙特卡洛模拟法也能对隐性功能函数的结构进行可靠性分析,但直接调用有限元模型进行模拟,计算工作量大,不被工程界所接受.[2,3]针对隐性功能函数下结构可靠性分析问题,响应面方法成为有效解决手段.该方法利用有限次试基金项目:河北省自然科学基金资助项目(E2009001395)作者简介:段巍(1972-),女,副教授,工

8、学博士.E2mail:duanwei2146@yeah.net第4期段巍,等:结构可靠性分析的响应面方法比较

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