結(jié)構(gòu)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可靠性分析.pdf

1、在結(jié)構(gòu)分析中,大多為復(fù)雜非線性力學(xué)問(wèn)題,其計(jì)算量巨大,即使使用最先進(jìn)的巨型計(jì)算機(jī)也要消耗很多時(shí)間,因此常采用近似計(jì)算,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算來(lái)減少計(jì)算量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能和軟件計(jì)算的主要技術(shù)手段之一,近十年來(lái)得到了長(zhǎng)足發(fā)展,通過(guò)簡(jiǎn)單的矩陣加、乘計(jì)算,即可實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜非線性系統(tǒng)機(jī)制的近似模擬。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)分析是現(xiàn)在常用的近似計(jì)算手段之一。
　　在實(shí)際問(wèn)題中材料性能參數(shù)具有分散性,可以認(rèn)為是服從某種分布的隨機(jī)變量,在解決問(wèn)題時(shí)

2、應(yīng)考慮其隨機(jī)特點(diǎn)。 BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)是常用于結(jié)構(gòu)分析的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸入為隨機(jī)變量時(shí),其輸出也是隨機(jī)變量。由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的差異,對(duì)于相同的隨機(jī)輸入變量,不同的網(wǎng)絡(luò)其輸出量也將具有不同的隨機(jī)特性。然而上述網(wǎng)絡(luò)中,哪種網(wǎng)絡(luò)更能反應(yīng)實(shí)際問(wèn)題的隨機(jī)特性卻鮮有考慮。
　　本文首先簡(jiǎn)單介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自身特點(diǎn),并且著重介紹了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從原理、模型、學(xué)習(xí)算法以及算法

3、步驟進(jìn)行全面比較,并闡述了這兩種網(wǎng)絡(luò)各自的缺陷。然后,針對(duì)工程實(shí)際中材料性能參數(shù)為隨機(jī)變量這一特點(diǎn),選取彈性薄板這一常用構(gòu)件為力學(xué)模型,采用蒙特卡羅方法采點(diǎn)檢驗(yàn),對(duì)訓(xùn)練后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差均值、最大最小誤差、誤差方差、三階中心距以及各誤差出現(xiàn)頻率,以此為依據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)泛化能力做出評(píng)價(jià)。最后選取懸臂梁這一力學(xué)模型,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬,將其輸入變量按照蒙特卡羅方法假設(shè)為正態(tài)分布時(shí),驗(yàn)證其網(wǎng)絡(luò)輸出和誤差的規(guī)律。
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