基于RBF神經網絡的隨機結構動力可靠度分析

唐翠蘭， 帥一師， 雷順成， 姚方舟

(1.湖南省交通科學研究院有限公司， 湖南 長沙 410015； 2.邵陽市交通建設質量安全監督站， 湖南 邵陽 420001)

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隨著我國交通運輸行業的飛速發展，大跨度橋梁結構日益增多。影響結構安全最關鍵的荷載，如地震荷載、強風荷載和車輛荷載等往往具有較明顯的隨機性，給設計者帶來了較大挑戰。大跨度結構在隨機荷載作用下的響應及動力可靠度研究具有重要意義，近年來取得了豐富的研究成果。梅建松等[1]采用概率密度演化方法，分析了桿系拱橋在非平穩隨機激勵作用下的響應及可靠度；武芳文等[2]對蘇通大橋進行了隨機地震響應分析，并基于JC法和首次超越原則，分析了主梁關鍵截面的動力可靠度；魯乃唯等[3]通過建立隨機車流模型，研究了密集車流占有率對橋梁可靠度的影響規律。在已有動力可靠度的研究中，往往僅考慮載荷的隨機性而忽視了結構參數的隨機性。在實際工程結構中，參數的隨機性是一直存在的，對計算動力可靠度有較大影響。因此，研究雙重隨機性的動力可靠度更具有實用價值。

目前結構動力可靠度分析仍以隨機有限元方法模擬為基礎，考慮結構參數隨機性后，隨機變量的數量大大增加。對于大跨度橋梁等復雜結構而言，傳統的Monte Calo法計算代價太大，基本上不可能完成。隨著響應面法和神經網絡的蓬勃興起，動力可靠度分析有了新思路[4]，即以有限次的有限元計算結果為訓練樣本，擬合出復雜的功能函數，然后基于功能函數便可通過傳統可靠度分析方法得出結果，從而使計算效率大大提高。……