多项式基函数神经网络的结构可靠性分析

  目的  随着液化天然气（LNG）船舶结构研究和设计深度的提高,需要有能够快速和准确地评估不确定性因素的可靠性分析方法。为此,提出基于改进随机森林−蒙特卡罗（RF-MC）法来解决A型独立液舱支座结构失效概率的计算问题。  方法  首先,根据不确定性因素的概率分布,使用MC法生成样本集;然后,以局部离群因子为准则,筛选出失效面附近的样本点,再对筛选出的样本点进行有限元计算后添加至训练集,通过重复训练随机森林近似模型,直至满足精度要求;最后,使用近似模型判别样本点是否失效,结合MC法计算结构的失效概率。
  结果  综合考虑算法的准确率、复杂度和效率并结合算例1和2,可以发现在分析可靠性问题时改进RF-MC法比MC和BP-MC等方法具有更大优势。算例3的应用结果表明了改进RF-MC法在A型独立液舱支座结构可靠性分析中的适用性。  结论  研究结果可为LNG船舶的优化设计提供可行的技术方案。