深度神经网络和贝叶斯网络耦合建网的结构安全评估方法
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深度神经网络和贝叶斯网络耦合建网的结构安全评估方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明提出深度神经网络和贝叶斯网络耦合建网的结构安全评估方法,包括以下步骤;步骤S1:对土木结构各DNN‑HBN耦合网节点进行编号;首先对外荷载及各构件响应进行编号,其变量类型为连续型;再为各构件响应节点和荷载节点设置离散隐藏节点,并设置离散的BN体系节点,其具有“安全”和“失效”两种状态,状态概率之和为1;步骤S2:通过有限元模型计算生成样本库;步骤S3:定义结合DNN和HBN的耦合网拓扑;步骤S4:同步进行DNN的训练和HBN的参数学习,得到DNN‑HBN耦合网;步骤S5:有监测证据输入耦合网时,对土木结构的体系状态概率进行推理,以推理得到的失效概率作为结构安全评估的依据;本发明可在不完备监测证据下推理得到复杂结构体系的失效概率。
本发明提出深度神经网络和贝叶斯网络耦合建网的结构安全评估方法,包括以下步骤;步骤S1:对土木结构各DNN‑HBN耦合网节点进行编号;首先对外荷载及各构件响应进行编号,其变量类型为连续型;再为各构件响应节点和荷载节点设置离散隐藏节点,并设置离散的BN体系节点,其具有“安全”和“失效”两种状态,状态概率之和为1;步骤S2:通过有限元模型计算生成样本库;步骤S3:定义结合DNN和HBN的耦合网拓扑;步骤S4:同步进行DNN的训练和HBN的参数学习,得到DNN‑HBN耦合网;步骤S5:有监测证据输入耦合网时,对土木结构的体系状态概率进行推理,以推理得到的失效概率作为结构安全评估的依据;本发明可在不完备监测证据下推理得到复杂结构体系的失效概率。
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标签:失效分析
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