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罗昌奇;贝鲁奥斯·凯什特加;朱顺鹏;奥斯曼·塔兰;牛晓鹏

混合增强蒙特卡罗模拟与先进的机器学习方法相结合，用于准确高效的结构可靠性分析。 （英文） Zbl 1507.65013号

计算。应用方法。机械。工程师。 388，文章ID 114218，25 p.（2022）.
总结：以低计算负担准确估计失效概率在结构可靠性分析中起着至关重要的作用。由于蒙特卡罗模拟（MCS）计算成本高且耗时，本文重点研究了一种新的增强型MCS方法，该方法采用先进的机器学习方法，即混合增强型MCS（HEMCS），以实现高效计算的故障概率精确近似。失效概率由概率模型近似，使用小于1的标量因子乘以性能函数的容量项。在采用多层反向传播算法的人工神经网络（ANN）的训练过程中，利用活动区域失效概率的变异系数，提出了一种标量因子的自适应输入。为了精确逼近ANN模型，讨论了四种分析优化训练方法、活动区域和隐藏节点数。将HEMCS的结果与许多工程问题的几种分析可靠性方法进行了比较。选择复合材料层合板和涡轮叶盘来说明HEMCS近似失效概率的能力。与增强的MCS相比，所提出的方法为故障概率的预测提供了更高的灵活性，增强的MCS也为高度非线性问题提供了显著更准确和计算效率更高的结果。

引用于7文件

MSC公司：

65二氧化碳 蒙特卡罗方法
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

增强蒙特卡罗模拟;人工神经网络;结构可靠性;机器学习方法
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\textit{C.Luo}等人，计算。应用方法。机械。工程388，文章ID 114218，25 p.（2022；Zbl 1507.65013）
全文： 内政部

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