基于RBF神经网络模型的结构可靠度优化方法

• 作者: 孟增 李刚
• 来源期刊: 应用数学和力学
• 学科: 工学
• 关键词: 可靠度 优化 RBF神经网络 效率 稳健性
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 1271-1279
• 分类号: TB114.3|O213.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3879/j.issn.1000-0887.2014.11.010

摘要

在结构构件尺寸、材料属性以及外部载荷等不确定性因素影响下,基于可靠度的优化给出了兼顾结构的成本和安全性能的安全设计方案.由于传统的可靠度优化方法采用嵌套的双层优化列式求解,因此导致计算量过大.为了克服这个问题,学者们相继提出了解耦方法和单循环方法等方法.该文采用RBF神经网络模型用于可靠度优化问题的求解中,通过拉丁超立方方法构造代理模型,并用误差指标来验证代理模型的精确程度,同时自适应更新代理模型直至满足需求.通过与现有可靠度优化4种主流算法的比较,说明了该文提出算法的高效性和稳健性.