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1.
基于神经网络的机械零部件可靠性稳健设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
将可靠性优化设计理论、可靠性灵敏度技术和可靠性稳健设计方法相结合,利用神经网络的非线性映射功能,模拟得到随机设计变量与机械零部件结构响应之间的关系,以训练好的神经网络模型为基础,结合随机摄动技术,进行结构可靠性稳健设计.从而解决了工程实际中很难给出极限状态函数的显性表达式问题,并有效地克服了目前随机有限元法和响应面法存在的缺陷.  相似文献   
2.
复杂结构系统一般具有多个失效模式. 传统系统可靠性分析模型是在假设各失效模式相互独立的条件下建立的. 而在工程实际问题中,由于结构系统的组成单元之间紧密联系,系统的失效模式大多是相互耦合的. 简单地在失效模式相互独立的假设条件下进行系统可靠性分析与评价常常会导致过大的误差,甚至得出错误的结论. 提出一种相关失效模式结构系统可靠性分析方法. 利用降维法和Gauss-Hermite数值积分技术计算随机参数结构系统极限状态函数的统计矩,采用极限状态函数的前四阶累积量拟合其累积量生成函数,通过鞍点逼近方法拟合结构系统极限状态函数的概率密度函数和累积分布函数,进而获取结构系统的可靠度(或失效概率).数值算例表明该方法具有较高的计算精度和效率,通用性强.  相似文献   
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