基于加权线性响应面法的神经网络可靠性分析方法 [推广有奖]

摘要：在加权线性响应面法的基础上，提出隐式极限状态方程可靠性分析的神经网络方法。加权线性响应面法不仅形式简单、易于实现，而且可以很好的近似极限状态方程的设计点，但它却不能适应非线性极限状态方程的失效概率计算。神经网络对非线性极限状态方程有很强的近似能力，但神经网络的迭代不如加权线性响应面法那么简单易行，因此提出加权线性响应面与神经网络相结合的可靠性分析方法，这种方法既保证对设计点的精确近似，也保证对设计点附近的非线性极限状态方程的很好近似。与加权线性响应面法相比，本方法计算失效概率的计算工作量有所增加，但对非线性极限状态的计算精度却大大提高。算例充分显示所提算法的合理性和可行性。

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