基于BP神经网络和一次二阶矩法的结构可靠度分析

工程结构的功能函数大多为隐式表达式，使得以功能函数的显式表达式为基础的可靠度计算方法难以应用。为此，基于BP神经网络法和一次二阶矩法，根据结构随机变量的统计特性进行随机抽样获取有限数量的样本点，计算出每组样本点下结构的响应值；然后，将其代入由结构响应容许值与实际响应值建立的功能函数中，得到每组样本点下结构的功能函数值；利用BP神经网络对功能函数进行拟合，得到其显式表达式之后，采用一次二阶矩法计算结构可靠度，提出了一种针对隐式功能函数的结构可靠度分析方法。本文方法可以将结构的隐式功能函数进行拟合，从而得到显式功能函数，并最终利用基于显式功能函数的可靠度算法来计算结构可靠度。算例分析表明，本文方法能正确计算结构的验算点和可靠指标，具有较高的计算精度，为功能函数无法显式表达的结构可靠度分析提供了一种可行的方法。