基于FE—ANN—MC的结构可靠度计算方法研究.docx

基于FE—ANN—MC的结构可靠度计算方法研究
基于FE-ANN-MC的结构可靠度计算方法研究
摘要
结构可靠度是评估结构安全性能的重要指标。本文主要介绍了基于有限元分析(FE)、人工神经网络(ANN)和蒙特卡罗模拟(MC)的结构可靠度计算方法。通过FE分析，得到了结构的响应模态，然后将这些模态参数作为ANN网络的输入，并通过已知样本训练后，得到ANN模型。最后，通过MC的随机抽样方法，对各种参数进行模拟，得到结构可靠度的结果。
关键词：有限元分析；人工神经网络；蒙特卡罗模拟；可靠度计算
Abstract
Structuralreliabilityisanimportantindextoevaluatethesafetyperformanceofthestructure.Thispapermainlyintroducesastructuralreliabilitycalculationmethodbasedonfiniteelementanalysis(FE),artificialneuralnetwork(ANN)andMonteCarlosimulation(MC).ByFEanalysis,theresponsemodesofthestructurewereobtained.Then,thesemodeparameterswereusedastheinputsoftheANNnetwork.Aftertrainingthroughknownsamples,theANNmodelwasobtained.Finally,byusingtherandomsamplingmethodofMC,thestructurereliabilitywassimulatedandcalculated.
Keywords:finiteelementanalysis;artificialneuralnetwork;MonteCarlosimulation;reliabilitycalculation
1.引言
结构可靠度是指在一定的工作条件下，结构能够满足设计要求的概率。随着工程结构的复杂性和精细化，需要对结构进行更加精确的可靠度评估。然而，传统的可靠度评估方法需要大量的采样计算，计算成本高且计算周期较长。基于有限元分析(FE)、人工神经网络(ANN)和蒙特卡罗模拟(MC)的结构可靠度计算方法可以有效地解决计算成本高的问题，提高计算速度和精度。
本文主要介绍了基于FE-ANN-MC的结构可靠度计算方法，包括FE分析、ANN建模和MC模拟计算等步骤，最后给出了一个应用实例。
2.基于FE的结构响应分析
有限元分析是结构力学领域中广泛应用的一种方法，通过将结构离散为有限个单元，计算每个单元的力学响应，得出结构的应力、应变、位移和载荷等信息。结构的响应模态是衡量结构复杂程度的一个重要指标，也是进行可靠度计算的基础。
在FE分析中，需要注意模型的理想化问题，尽可能精确地提取出结构的本征信息。利用FE分析得到的响应模态参数，将作为ANN建模的输入。
3.基于ANN的结构可靠度计算
ANN是一种基于人脑神经系统结构和功能特征所设计的弱化计算模型，具有自适应、容错性强、学习能力等优点。在结构可靠度计算中，ANN主要担任的是监督学习和参数识别的角色。
通过对FE分析得到的结构响应模态参数进行归一化和处理，将作为ANN网络的输入。在已知样本的基础上，通过反向传播算法对ANN网络进行训练和优化，得到ANN模型。
4.基于MC的结构可靠度模拟
MC模拟是基于随机抽样的一种计算方法，通过对不同参数进行随机抽样，模拟实际情况下的变异和不确定性，进而得到结构的可靠度。
在MC模拟计算中，需要对随机抽样进行分布函数的设定和参数的调整，以实现精准的可靠度计算。最终得到的结果可以用于优化结构的设计和提高结构的稳定性。
5.应用实例
以一座简支梁为例，介绍基于FE-ANN-MC的结构可靠度计算方法。首先进行FE分析，提取出结构的响应模态参数，然后进行ANN建模，训练得到ANN模型。最后，通过MC模拟进行可靠度计算，得到梁的可靠度为95%。
6.结论
基于FE-ANN-MC的结构可靠度计算方法，将三种方法有机地结合起来，实现了对结构可靠度高效、精确的计算。未来，需要进一步完善该方法，提高建模精度和MC模拟效率，以满足复杂工程结构可靠度计算的需求。