[发明专利]一种风车荷载作用下的大跨度桥梁构件可靠度计算方法

摘要

本发明公开了一种风车荷载作用下大跨度桥梁构件可靠度计算方法，首先确定目标桥梁结构极限状态函数的参数种类，收集参数数据，对收集好的数据进行随机分组，并对各部分数据进行归一化处理；随后基于思维进化算法和神经网络建立优化的极限状态函数拟合程序，采用程序中思维进化算法计算获得最优个体作为下一步计算的初始权值和阈值，将测试集的输入数据代入训练好的神经网络中进行仿真预测，将预测得到的荷载效应数据和期望数据进行对比，计算误差，评估所得神经网络的拟合效果；最后将训练好的网络与粒子群算法优化的蒙特卡罗方法相结合，建立优化的可靠度计算方法，完成风车荷载作用下大跨度桥梁构件可靠度的计算。

主权项

1.一种风车荷载作用下的大跨度桥梁构件可靠度计算方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一，确定目标桥梁结构极限状态函数的参数种类，收集足够多的具有代表性的参数数据，对收集好的数据进行随机分组，分为训练集和测试集两部分，并对各部分数据进行归一化处理；步骤二，基于思维进化算法和神经网络建立优化的极限状态函数拟合程序，首先设置该程序的输入参数，产生初始种群、优胜子种群和临时子种群，进行迭代趋同和异化操作，当程序中思维进化算法满足迭代停止条件后，获得最优个体输出，将其作为下一步计算的初始权值和阈值；步骤三，将测试集的输入数据代入训练好的神经网络中进行仿真预测，将预测得到的荷载效应数据和期望数据，即初始收集的测试集输出数据进行对比，计算误差，评估所得神经网络的拟合效果；步骤四，将验证完的神经网络与粒子群算法优化的蒙特卡罗方法相结合，建立优化的可靠度计算方法，其中，验证完的神经网络作为桥梁构件的极限状态函数，优化的蒙特卡罗方法在其基础上对各输入参数进行随机抽样，并计算每次抽样样本对应的函数值，然后与标准值进行对比，得到每次抽样桥梁构件对应的状态，最终计算得到桥梁构件的失效概率。