基于神经网络对CFRP砼梁的可靠度分析
2016-12-27吴穷姜浩
吴穷+姜浩
摘要:对于CFRP砼梁进行可靠性分析,必须建立准确的极限状态函数,作为一种近似可靠度计算方法的响应面法得到了迅速发展。采用人工RBF神经网络作为响应面的近似函数,理论上可以有效地解决响应面的精度问题。在提出基于RBF神经网络与响应面法相结合的砼结构可靠度计算的分析方法的条件下,得出的可靠指标对算例中CFRP砼梁进行可靠性分析。
关键词:可靠度分析;Matlab软件;神经网络模型;CFRP砼梁;砼结构 文献标识码:A
中图分类号:U448 文章编号:1009-2374(2016)32-0103-03 DOI:10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.32.051
1 可靠度的计算
1.1 砼梁的可靠度计算
图1为实验室中对CFRP砼梁加载以及加载后CFRP砼梁结构达到破坏阶段的图片:
1.3 CFRP砼梁的可靠度计算方法
对于结构抗力,一般是与时间关系无关的随机变量。根据现行的FRP规范计算,材料砼、钢筋和CFRP的力学性能是结构抗力计算的主要研究对象。计算CFRP钢筋砼梁的可靠度,已知某一CFRP钢筋砼构件,根据未加固钢筋砼梁所述的计算方法为基础,加上碳纤维结构的抗拉承载力计算式,求出的结构抗力值。根据《砼结构设计规范》(GB 50010-2010)所给出的计算CFRP钢筋砼梁承载力的计算公式为:
运行得到的结果与基于神经网络的一次二阶矩方法得到的结果一样,其可靠指标为。
两者方法在神经网络的模型下得出的结果也相同,因此最后采用上述中提到的RBF神经网络响应面法,由RBF响应面方法,采用RBF神经网络来模拟应力强度因子及其一阶导数。在神经网络对信息处理过程或存贮的改变中,神经网络的训练依据数据,调整并确定权值,使输出的偏差尽量小,如图2所示为在学习样本后偏导数的变化曲线:
通过表5可以看出在传统计算方法基础上,神经网络法的运行时间虽然长,且CPU主频计算大,但运算次数多于传统的可靠度计算方法,其偏差更小,得到的结果更准确。而在传统可靠度理论计算方法中,响应面法的运行时间长,但运行效率高,求得的可靠度指标偏差较小,如表6所示:
由表6可得,响应面法在相同时间下运行次数最多,收敛更快,误差小,更逼近可靠度指标,在传统可靠度计算中应用价值较高。而与传统响应面法相比较,人工神经网络响应面法运行时间虽较长,但相比之下偏差会更小,比较传统响应面法和人工神经网络响应面法的逼近情况,如图3所示:
由图3可以得出,神经网络响应面法在传统响应面法的基础上在更短时间内进行大量计算,逼近可靠度指标更明显,因算例给出的功能函数相对简单,因此收敛速度不好比较,但通过表6比较,神经网络响应面法相对其他神经网络方法运算速度更快,收敛效果更好。
4 结语
在传统的可靠度计算方法基础上,探讨了基于人工神经网络的可靠度计算方法,其中着重讨论了基于RBF人工神经网络响应面的可靠度计算方法,人工神经网络响应面法可以对功能函数不能明确表达的问题或隐函数的功能函数进行可靠度计算,得出明确的可靠度指标。
通过算例分析,并将传统和神经网络两种可靠度计算方法详细地给出计算步骤,再对比各方法运行的各指标及其运行的结果,得出若把本文讨论的RBF神经网络响应面法应用于CFRP混凝土梁的可靠度分析中,可以相应提高解题质量和工作效率的结论,此方法运算效率高,相比之下更具有实际应用价值。
因此,本文研究了神经网络模型在可靠度计算的应用以及在传统响应面的基础上神经网络法对其的优化,再根据神经网络映射的存在定理,基于RBF神经网络响应面法,提出了基于CFRP砼梁正常使用极限状态下的可靠性分析。
参考文献
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