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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 468 毫秒

1.  结构可靠度分析的响应面法及其Matlab实现  被引次数:25
   桂劲松  康海贵《计算力学学报》,2004年第21卷第6期
   对功能函数不能明确表达的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。其中以求得验算点为目的迭代的二次多项式序列响应面法应用较为广泛,本文给出了该方法的Mattab源程序。提出了基于Mattab的插值响应面法和BP神经网络响应面法,介绍了其在Mattab环境下的实现方法,并进行了三种方法的对比分析。Mattab语言基本元素是矩阵,提供了各种矩阵的运算和操作,其中包含结构可靠度计算中常用的各种数值计算方法工具箱。采用Mattab语言构造响应面函数,进行结构可靠度计算,可充分发挥其矩阵运算功能及各种工具箱的作用,使编程效率大大提高,且语法简便,易于掌握。Mattab语言在可靠度计算中的应用,会对结构可靠性理论的推广使用起到积极推进作用。    

2.  基于缩减样本窗口的响应面重构方法  
   程晔  周翠英  黄林冲  文建华《计算力学学报》,2011年第28卷第5期
   具有隐式功能函数的复杂结构可靠度分析常采用响应面方法。对于功能函数非线性程度较高的结构可靠度分析的响应面迭代重构问题,由于一般响应面方法样本窗口过大,导致迭代分析精度难以提高。本文提出了响应面重构中样本窗口的确定原则,并建立了结构可靠度分析的缩减窗口序列响应面重构方法。多个数值试验表明:该方法迭代收敛迅速,计算精度较高,应用过程简单,特别是对于非线性程度较高的隐式可靠度分析具有较高的效率和精度。    

3.  基于SVM的结构可靠度分析响应面方法  
   金伟良  唐纯喜  陈进《计算力学学报》,2007年第24卷第6期
   响应面法是解决隐式极限状态方程结构可靠度分析问题比较理想的方法,其关键问题是响应面函数的重构。根据响应面方法经验点集的小样本特点,利用支持向量机(SVM)对小样本数据良好的学习和泛化能力,用SVM重构结构响应面方程,建立了基于SVM的隐式极限状态方程结构可靠度分析的响应面方法。在此基础上,文中提出了改进SVM响应面方法,改进的方法充分利用每次有限元计算成果,大幅减少了有限元计算次数。算例表明本文方法具有很好的计算精度和计算效率。    

4.  响应面重构的若干方法研究及其在可靠度分析中的应用  被引次数:23
   徐军 郑颖人《计算力学学报》,2002年第19卷第2期
   在地下隧洞稳定的可靠性分析中,得到极限状态方程的解析表达式往往是非常困难的。因而本文基于数值模拟研究了响应面重构的若干方法,以模拟实际工程中常见的功能函数不能明确的可靠度计算问题。重点探讨了有理多项式技术和人工神经网络方法在响应面重构中的应用,并与目前常用的两种响应面方法进行了比较分析。最后,通过程序编制和算例分析对响应面重构的若干方法研究进行了验证。    

5.  基于自适应BP神经网络的结构损伤检测  被引次数:14
   朱宏平  张源《力学学报》,2003年第35卷第1期
   描述基于人工神经网络的结构损伤检测的基本步骤以及该方法在实际5层钢框架结构损伤检测上的应用.提出了一种改进的BP神经网络方法,它能够解决传统BP神经网络在实际应用中存在的两个问题:收敛速度慢并存在局部极小.其基本思想是引入动态自适应算子加速传统BP算法的梯度下降速度,从而提高运算速度,通过自调节保证学习过程中每一时刻具有较大的sigmoid函数值,从而可以避免局部极小.数值仿真结果表明基于该自适应神经网络的结构损伤检测方法具有强的鲁棒性,而且与传统的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,并且具有很高的精度.最后,实例的应用也证明了该方法的有效性.    

6.  基于粒子群优化的网络动态可靠性分析  
   高明君  张国义  高家一  杨海成《应用声学》,2015年第23卷第1期
   时变性是节点和网络的典型特征。针对时变可靠性问题主要是基于上穿率法进行分析,传统的上穿率法分析方法通过时间离散,然后采用FORM法计算其瞬时可靠度,进而计算上穿率。对于功能函数非线性程度较高时,FORM求解精度降低。本文采用pso算法改进上穿率法,首先在离散时间之后,通过pso算法求解瞬时可靠度指标,然后计算上穿率进行时变可靠性分析,并通过实例与上穿率法及Monte-Carlo方法进行对比,本文提出的方法可以提高计算精度。    

7.  基于单纯形寻优的响应面可靠性分析方法  
   夏雨  康哲民  龙嘉欣  罗殝  刘靖《计算力学学报》,2019年第4期
   结构可靠度计算常采用经典的响应面法拟合隐式功能函数或高维功能函数,而对于强非线性功能函数的实际工程问题,尽管其能够计算出结构可靠度的结果,但此时多项式响应面的拟合精度不够,很容易造成不收敛的现象。为了解决上述问题,将响应面法与单纯形寻优的思路进行结合来探求一种有效的计算方法。本文利用单纯形算法对每次迭代的验算点进行优化;再以优化后的设计验算点为中心进行取样,利用响应面法循环迭代计算;最后,沿着真实响应面逐渐逼近最终的验算点。该方法能够解决高维非线性的隐式极限状态方程可靠度计算收敛性的问题,可以提高计算精度和计算效率,具有一定的工程适用性。    

8.  基于单纯形寻优的响应面可靠性分析方法  
   夏雨  康哲民  龙嘉欣  罗殝  刘靖《计算力学学报》,2019年第36卷第4期
   结构可靠度计算常采用经典的响应面法拟合隐式功能函数或高维功能函数,而对于强非线性功能函数的实际工程问题,尽管其能够计算出结构可靠度的结果,但此时多项式响应面的拟合精度不够,很容易造成不收敛的现象。为了解决上述问题,将响应面法与单纯形寻优的思路进行结合来探求一种有效的计算方法。本文利用单纯形算法对每次迭代的验算点进行优化;再以优化后的设计验算点为中心进行取样,利用响应面法循环迭代计算;最后,沿着真实响应面逐渐逼近最终的验算点。该方法能够解决高维非线性的隐式极限状态方程可靠度计算收敛性的问题,可以提高计算精度和计算效率,具有一定的工程适用性。    

9.  基于BP神经网络的诱发铀部件裂变信号特征分析及识别  
   谢军华  刘知贵  任立学  张活力《原子核物理评论》,2012年第29卷第2期
   在对诱发铀部件裂变信号的测量原理及特点分析的基础上,开展了基于BP神经网络的诱发铀部件裂变时间关联信号特征参量分析处理的研究工作。采用无偏估计方法,计算信号的自相关函数和互相关函数,再利用比较法和导数法两种特征量提取方法,提取出不同状态下裂变信号的特征参量,借助于BP神经网络模式识别应用原理进行训练和预测。理论分析和研究结果表明:基于比较法和导数法获得的特征参量能较好地反映诱发铀部件裂变信号的特征;用BP神经网络对裂变信号进行模式识别,取得了较高的正确率,验证了此方法的有效性和合理性。    

10.  含非均匀轴向流的输液管道共振可靠性灵敏度分析  
   翟红波  吴子燕  李宝辉  刘永寿  岳珠峰《固体力学学报》,2012年第33卷第5期
   采用基于Galerkin的加权残数法分析含非均匀轴向流的输液管道,利用N阶Galerkin截断建立试函数,推导出消除残数方程,得到输液管道的前N阶固有频率。建立输液管道共振可靠度的功能函数,然后采用加权非线性响应面法拟合其功能函数,最后在显式功能函数上采用Monte-Carlo法计算功能函数的灵敏度值。算例表明,本文采用的方法是合理的,且具有较高的效率和精度,为输液管道共振可靠性灵敏度分析提供了一条途径。    

11.  模糊神经网络的一种快速学习算法  
   阿孜古丽·牙会甫  帕力旦·吐尔逊  吐尔根·依布拉音《新疆大学学报(理工版)》,2007年第24卷第3期
   本文对文献[1]《一种改进的模糊参数神经网络学习算法》中提出的F-BP算法进行分析研究,提出了一种效率更好的快速F—BP学习算法.在此算法中对模糊数的计算方法进行改进,减少了模糊神经网络训练及推理中的运算量,从而提高学习效率.    

12.  遗传算法和神经网络的重叠光谱解析  
   《光谱学与光谱分析》,2020年第7期
   随着光谱分析及荧光检测技术的快速发展,单色荧光标记已无法对细胞样本进行精准判断,必须采用双染色或多色荧光标记来分析细胞内部结构。然而,使用光谱测量方法进行多色荧光分析时,由于通常使用多种标记物同时对待测细胞进行标记,发射光谱会产生部分光谱重叠,为了准确对其进行分析,需将重叠峰分解为独立谱峰。针对光谱重叠现象,提出了遗传算法优化BP神经网络(GA_BP)的重叠峰解析算法。首先确定了BP神经网络具体结构,并对重叠峰信号进行二次微分预处理,确定重叠峰中单峰个数及单峰位置,将其作为重叠峰信号的特征值送入BP神经网络的输入层;其次将BP神经网络权值及阈值初始化,利用遗传算法全局搜索的优势,进行算法初始种群及种群规模等最优参数的选取,通过选择、交叉、变异等一系列遗传进化操作进行寻优计算,得到包含BP神经网络最优权值和阈值的个体;然后确定网络最优参数并进行相应网络训练,使优化后的BP神经网络可从输出节点处获得独立单峰的峰宽及强度;最后结合二次微分处理得到的重叠峰特征值,即可分离出单个谱峰。以随机生成的多组高斯重叠峰数学模型作为实验数据进行仿真实验,结果表明该方法具有较高的精确度。其中,双峰重叠峰及三峰重叠峰分解后峰强度及峰宽的最大相对误差分别为0.30%, 3.57%和0.64%, 3.83%;同时也可对四峰重叠峰进行较为准确的分解。此外,将GA_BP网络模型与未经优化的BP神经网络模型作对比,结果表明GA_BP网络运行5步后即可达到预设的误差值,而未经优化的网络模型则需19步方可达到,进一步证明GA_BP网络模型收敛更快且误差较低。由此可见, GA_BP算法在重叠光谱分析中有较好的效果,并可应用于其他能谱重叠峰的分解,与传统方法相比具有明显的优势,具有一定的实用价值。    

13.  一种利用神经网络改善判断矩阵一致性的方法  
   孙首群  于建华  杨凡  满微微《运筹与管理》,2011年第20卷第3期
   针对层次分析法中判断矩阵致性改进问题,提出了一种利用神经网络改善判断矩阵一致性的方法.本文在建立了BP神经网络模型的基础上,把判断矩阵一致性调整问题转化为BP神经网络的多输入多输出求解问题.经BP神经网络算法调整过的判断矩阵再返回给专家进一步调整使其符合萨迪标度.计算实例表明,此种方法是可行的.    

14.  改进PSO-BP算法在飞机剩余油量测量中的应用  
   高娜  屈志宏  茹常剑《应用声学》,2012年第6期
   针对飞机在飞行时油箱因受震动引起油面起伏不平,导致原有静止状态时的计算模型产生较大测量误差,提出采用BP神经网络的预测飞机剩余油量;但由于BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和易陷入局部极小等局限,采用改进粒子群算法优化BP神经网络的训练;将改进PSO-BP算法用于飞机剩余油量的测量,实验结果表明,与传统BP学习算法比较,改进PSO-BP算法具有训练时间短,相对误差小,控制精度高等优点,有效地提高了油量测量的精度。    

15.  基于优化算法的串联体系可靠度分析  被引次数:4
   李刚  MeyerJ《计算力学学报》,2004年第21卷第6期
   结构体系的失效概率数学上可以表示为结构体系失效域上联合概率密度函数的积分,一般情况下很难直接积分求解。近几十年来,结构体系可靠度分析一直是可靠度领域的一个研究热点,人们提出许多方法,如:Monte—Carlo法、重要性抽样法与界限法和概率网络估算技术等,这些算法在求解精度、计算效率、收敛性和易使用性等方面是不同的。本文采用优化算法(改进的可行方向法、序列线性规划和序列二次规划法)进行串联体系可靠度分析,并且与其他算法(HL—RF法、Monte—Carlo法和重要性抽样法)的结果以及一些精确解进行了比较。结果表明,相对于其他算法,基于优化算法的可靠度分析适用性广,在收敛性和健实性等方面具有明显的优势。    

16.  基于神经网络的隐式显化方法在结构可靠度分析中的应用  
   张杰  肖汝诚  程进《力学季刊》,2007年第28卷第1期
   针对结构可靠度分析中极限状态方程不能明确表达的情况,结合神经网络技术,提出了隐式极限状态方程转换为显式表达式的方法.该方法利用神经网络的非线性映射能力,构造出显式表达的极限状态方程,从而可以很方便的引入一次二阶矩等其他基本求解方法进行结构可靠度分析.实例数值结果表明,基于神经网络将隐式函数转化为明确表达的极限状态方程是可行的,同时该方法具有较高的精度,为结构可靠度计算提供了新的有效思路和手段.    

17.  近红外光谱的古筝面板用木材等级识别研究  
   黄英来  孟诗语  赵鹏  岳梦乔《光谱学与光谱分析》,2019年第3期
   目前民族乐器古筝面板用板材的等级主要依靠乐器技师凭借个人经验进行判断,此方法受限于有丰富经验的技师且容易受其主观判断影响。针对此现状,以用于制作古筝面板的泡桐木材为实验样本,提出了一种利用近红外光谱结合改进的BP神经网络方法,实现快速识别古筝面板用板材的不同等级。近红外光谱可以表征丰富的物质结构与组成信息,并且测量仪器成本较低,附件形式多样化,所以针对泡桐板材的近红外光谱实验分析有实用意义首先进行光谱去噪,消除系统误差等以提高光谱分辨率,根据均方根误差与信号平方和作为多种预处理方法评价指标,选取一阶导数为本实验最终预处理方式, 15为合适的滤波去噪窗口大小,然后通过主成分分析法压缩数据以及马氏距离法剔除建模集异常样本,从而建立更具代表性的建模集。然后通过聚类分析无监督学习方法进行板材等级分析,证明板材分级的可行性。由于H_2O在近红外光谱区域具有较大吸收,根据实验光谱分析结果,不考虑其基频振动波段5 396.0~4 978.0 cm~(-1)区域和第一泛音振动波段6 800~7 000 cm~(-1)区域,仅考虑剩余近红外光谱波段信息,将不同光谱信息波段组合,共七种组合波段区域作为神经网络模型的输入,进行面板板材等级识别模型实验。对传统的BP神经网络模型作改进。BP神经网络中学习率的设置采用自适应学习率优化策略,弥补传统神经网络训练速率慢等劣势。同时采用交叉熵函数作为代价函数,从而加快权重的更新速度。选取Relu函数作为输入层与隐藏层之间的传递函数,提高了模型训练速度,有效防止过拟合的发生。选取Softmax函数作为最后一层的传递函数,以此减少复杂计算,构成该研究最终BP神经网络模型。选取不同数量的主成分变量所能提取的光谱信息量不同,通过不断增加主成分个数和调整参与模型的光谱波段区间,调整BP神经网络模型的输入,当主成分个数为11和光谱区间为10 000~7 000和4 976~4 000 cm~(-1)时,未知样本识别率达到99.7%,所选光谱区间涵盖C—H等基团全部特征信息。研究结果表明,近红外光谱结合神经网络可以对不同等级的泡桐木材进行有效的识别,降低人工检测误差,缩短板材分级时间,更好地满足乐器市场需求。    

18.  结构可靠性分析的支持向量机方法  被引次数:9
   李洪双  吕震宙  岳珠峰《应用数学和力学》,2006年第27卷第10期
   针对结构可靠性分析中功能函数不能显式表达的问题,将支持向量机方法引入到结构可靠性分析中,支持向量机是一种实现了结构风险最小化原则的分类技术,它具有出色的小样本学习性能和良好的泛化性能,因此提出了两种基于支持向量机的结构可靠性分析方法,与传统的响应面法和神经网络法相比,支持向量机可靠性分析方法的显著特点是在小样本下高精度地逼近函数,并且可以避免维数灾难,算例结果也充分表明支持向量机方法可以在抽样范围内很好地逼近真实的功能函数,减少隐式功能函数分析(通常是有限元分析)的次数,具有一定的工程实用价值。    

19.  结构可靠度响应面法的混沌动力学分析及其改进方法研究  
   丁幼亮  李爱群  姚晓征  叶继红《应用力学学报》,2009年第26卷第1期
   引入混沌动力学理论讨论了结构可靠度响应面法收敛失败的非线性动力学根源.给出了几个典型非线性极限状态函数在参数区间上的可靠指标分岔图,展示了极限状态函数经过响应面法迭代成为非线性映射后计算结果的周期振荡、分岔和混沌等复杂动力学现象,说明了响应面法的收敛行为取决于极限状态函数的动力学性质和响应面法的迭代步长.在此基础上提出了改进响应面法用以改善经典响应面法收敛失败和计算误差大的缺点,算例结果证实了所提方法的可行性与精度.    

20.  基于改进自适应混沌控制的逆可靠度分析方法  被引次数:1
   李彬  郝鹏  孟增  李刚《应用数学和力学》,2017年第9期
   自适应混沌控制方法是一种高效、稳健的逆可靠度分析方法,但在求解强非线性凹功能函数时,计算效率仍然有待提高,且可能会陷入局部最优.通过对混沌控制因子更新策略进行改进,提出了基于改进自适应混沌控制的逆可靠度分析方法.数值算例分析表明:该方法能够有效地改善混沌控制因子自适应选取时的合理性,具有更好的收敛性和更高的计算效率,为结构可靠度分析和可靠度优化问题提供了更加高效、稳健的求解途径.    

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