基于支持向量机和蒙特卡洛的结构可靠性分析方法及应用

被引:8
作者
徐长航
陈国明
谢静
机构
[1] 中国石油大学机电工程学院
关键词
支持向量机; 蒙特卡洛方法; 极限状态函数重构; 结构可靠性分析; 自升式平台;
D O I
暂无
中图分类号
TB114.3 [可靠性理论];
学科分类号
摘要
将支持向量机作为极限状态函数重构的工具引入结构可靠性分析问题中,并结合蒙特卡洛方法,分别给出了模式识别型和函数回归型两种支持向量机(SVM)模型应用于结构可靠性分析的计算流程图。结合数值算例,对两种支持向量机模型在结构可靠性问题的应用方面进行了对比,并研究了训练样本数目、核函数类型、模型参数的取值以及随机变量数目等因素对可靠性分析结果的影响。最后以某自升式平台为工程对象,进行了考虑多个随机变量的结构可靠性评估。结果表明:在应用支持向量机方法进行极限状态函数重构时,无论是模式识别型SVM模型还是函数回归型SVM模型均可取得良好的效果,前者对模型参数的敏感程度大于后者;支持向量机理论作为极限状态函数重构工具与蒙特卡洛方法相结合,可有效解决大型复杂工程结构可靠性分析精度和效率问题。
引用
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[1]   SUPPORT-VECTOR NETWORKS [J].
CORTES, C ;
VAPNIK, V .
MACHINE LEARNING, 1995, 20 (03) :273-297
[2]   结构可靠性分析的支持向量机方法 [J].
李洪双 ;
吕震宙 ;
岳珠峰 .
应用数学和力学, 2006, (10) :1135-1143
[3]   风暴状态下自升式平台非线性动力分析模型 [J].
徐长航 ;
陈国明 ;
谢静 ;
吴枝国 .
石油大学学报(自然科学版), 2003, (04) :80-83+87
[4]   应用神经网络-蒙特卡罗法的可靠性分析方法 [J].
侯国祥 ;
徐凯 ;
朱梅林 ;
张勇传 .
华中科技大学学报(自然科学版), 2002, (04) :84-86
[5]   结构动力可靠度的重要抽样法 [J].
吴斌 ;
欧进萍 ;
张纪刚 ;
吕大刚 .
计算力学学报, 2001, (04) :478-482
[6]  
工程结构可靠性理论与应用.[M].赵国藩著;.大连理工大学出版社.1996,