基于改进混沌粒子群的混合神经网络和蒙特卡洛法的结构随机灵敏度分析方法

针对不确定性参数对结构力学性能的随机影响,该文利用混合神经网络良好的小样本学习和泛化能力构建结构响应复杂的函数关系,采用改进的混沌粒子群算法优化网络寻址结构。结合蒙特卡洛法对结构进行随机性分析,并根据该文提出的新的灵敏度度量参数计算随机变量的全局灵敏度系数。通过数学算例和工程算例验证了所提方法的可行性,且结构响应的概率分布曲线也可以真实的反应实际情况。同时,利用该文所提出的随机灵敏度计算方法可以更好的反应各随机变量对结构响应的相关性和敏感性。     

水工闸门锈蚀后动力性能研究

以钢闸门为研究对象,考虑了流固耦合对锈蚀闸门动力性能的影响。通过有限元分析,选取闸门振型中对结构振动影响较大的低阶频率范围内振动的构件,对其进行不同程度的锈蚀模拟,从而得出闸门锈蚀后动力性能的变化规律并找出影响闸门自振频率变化显著的构件局部位置。通过分析锈蚀闸门构件对结构整体动力性能的影响,得出影响损伤闸门自振频率的因素,具体包括,损伤面的锈蚀程度、锈蚀面积的大小及锈蚀的位置等。为此,在实际检测中应重点对本文得出的影响闸门动力性能的局部构件即易造成闸门损害的部位做出评估判定。     

基于模态分析和遗传神经网络的闸门锈蚀损伤研究

闸门结构破坏的主要形式为钢结构的失稳破坏，而钢材的锈蚀势必会造成钢闸门结构动力性能的不稳定。鉴于水动力作用对闸门的动力性能有重要影响，综合考虑水体流固耦合作用对弧形闸门进行动力分析，选取支臂进行锈蚀损伤模拟。在支臂局部锈蚀即小面积锈蚀情况下，应用应变模态这一局部评价指标可以明确判断出闸门的锈蚀位置，结合遗传神经网络有效预测，可以分析出该锈蚀位置后续损伤引起的应变模态数值变化，确定该位置的锈蚀影响率。当锈蚀影响率超过60%时，会引起闸门斜腹杆沿垂直杆轴方向的振动破坏形式，为弧形闸门损伤的评估判定提供依据。     

基于参数相关性和混合神经网络的结构随机灵敏度分析方法

针对进行随机分析时采用蒙特卡罗计算法效率低,未能考虑参数之间相关性,导致在分析参变量对结构力学性能的影响时得到错误的灵敏度系数,以及原有灵敏度计算方法只能考虑局部梯度等问题,采用改进的混沌粒子群算法优化网络寻址结构,利用混合神经网络构建复杂结构响应的近似模型,通过相关参数与独立正态参数之间的等效变换建立符合参数相关性的随机序列对结构进行随机性分析,并根据文中提出的灵敏度度量方法计算随机变量的全局灵敏度系数。通过算例验证所提方法的可行性,且考虑参数之间相关关系得到的结构随机响应更符合工程实际情况。同时,利用所提出的随机灵敏度计算方法可以更好地反映各随机变量对结构响应的相关性和敏感性。