结构系统可靠度分析的SVC抽样迁移算法

发布时间：2017-10-13 03:08

  本文关键词：结构系统可靠度分析的SVC抽样迁移算法

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【摘要】：为有效避免结构系统可靠度计算过程中复杂的约界分析处理,针对系统可靠度问题多失效模式的固有特点,引入了系统极限状态曲面的概念,并利用支持向量分类算法(support vector classification,SVC)对该失效曲面进行了直接重构.在此基础上,结合LHS(Latin hypercube sampling)抽样迁移策略,提出了计算结构系统可靠度的SVC抽样迁移算法.通过对比分析两个典型算例表明:本文算法具有较高的抽样效率和收敛性能,与传统Monte Carlo法相比,其抽样工作量减少87%,计算结果相对误差不超过1%,且可有效避免现有β约界算法中需要人为假定失效状态的缺陷,更适用于实际结构可靠度问题的分析求解.
【作者单位】： 西南交通大学土木工程学院;
【关键词】： 系统可靠度 系统极限状态方程 支持向量分类机 迁移抽样 失效模式
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50908192,51178394) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2682014CX078)
【分类号】：TU311.2
【正文快照】： 现代大型结构及大型桥梁等均为高次超静定结构系统,其构件组成复杂,部分构件的失效并不一定导致结构整体的最终破坏.因此,采用传统构件可靠度理论不能对结构整体安全性能进行有效评价.系统可靠性理论作为研究结构整体安全性能的理论方法,其评价结果更为全面合理,是揭示上述复

【参考文献】

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本文编号：1022462