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可靠性向量
基于支持向量回归机的结构非概率可靠性分析
基于支持向量回归机的结构非概率可靠性分析
将支持向量机回归技术引入隐式极限状态结构的非概率可靠性分析,基于未确知信息的分段均布描述模型,设计了训练样本抽取策略.为了统一样本尺度,根据分段均布模型与标准化区间均布模型的双射关系,将基本变量区域中的样本数据转化成标准区间变量域中的样本数据,保证了支持向量机训练的稳定性.给出了SVR预测模型算法,并实现了在标准化区间变量域中直接抽取训练、测试及预测样本,使得样本抽取和蒙特卡罗模拟计算更便于实现.通过算例对方法的精度和可行性进行了验证,结果表明:该方法可解决隐式极限状态结构的非概率可靠性分析问题,且应用简便.
基于支持向量机和子集模拟法的地铁隧道可靠度
基于支持向量机和子集模拟法的地铁隧道可靠度
在城区中修建地铁隧道对安全性有极高的要求,传统的安全系数法虽然能在一定程度上反映工程的安全性,但无法考虑变量的随机性.针对传统子集模拟法的不足,引入了一种改进方法,对功能函数阀值处存在相等情况时的子集模拟法,提供一种解决思路.为解决子集模拟法在初始样本点少时的计算不准确问题,基于支持向量机的小样本学习能力,提出随机有限元法(SFEM)、支持向量机(SVM)和子集模拟法耦合的可靠度分析方法.使用耦合方法和传统方法分别计算衬砌单元的失效概率.并用经典算例与传统方法进行了对比,验证了其准确性和应用的可行性,可以作为样本点不足时分析地铁隧道的可靠度方法.结果表明,在样本数量较少的条件下,耦合算法具有很好的计算效率和精度,适用于隧道工程可靠度分析.