基于神经网络响应面法的随机结构动力可靠性新方法

本文主要探讨了基于神经网络响应面法的随机结构动力可靠度分析技术，该研究是在深入理解神经网络响应面法原理和算法的基础上进行的。首先，研究者依据首次超越破坏准则，并借鉴静力可靠度的理论框架，构建了一个适用于随机结构的动力可靠度功能函数。这个功能函数考虑了结构在随机载荷作用下的动力响应特性，体现了结构在极限状态下可能发生的失效模式。 接着，论文引入了响应面法，具体来说，采用三层BP（Back Propagation）神经网络作为函数拟合工具。神经网络作为一种强大的非线性模型，能够有效地捕捉结构响应与随机参数之间的复杂关系。通过训练，神经网络可以拟合出动力可靠度功能函数的近似表达式，这个过程避免了传统随机有限元方法中繁琐的偏导数计算。 最后，结合一次二阶矩方法，研究人员得以简化可靠度指标的求解过程，提高了计算效率。这种方法的优势在于能够直接应用到现有的商用有限元软件如ANSYS、NASTRAN等，无需额外开发专用的计算平台，这极大地增强了方法在复杂工程结构中的实际应用价值。 通过算例分析，本文的结果展示了基于神经网络响应面法的随机结构动力可靠度分析方法在保持较高计算精度的同时，显著提高了计算效率。这表明该方法对于解决工程实践中随机结构动力响应的可靠性评估问题具有重要的实践意义，特别是在处理复杂结构时，其简便性和实用性得到了充分验证。 总结起来，本文的核心贡献在于将神经网络技术与响应面法相结合，提供了一种有效且易于实施的随机结构动力可靠度分析新方法，对于工程领域的可靠性设计和优化具有显著的推动作用。