[发明专利]一种基于RBMBP极值响应面法的叶片可靠性分析方法在审

专利信息
申请号: 201910178617.5 申请日: 2019-03-11
公开(公告)号: CN109918794A 公开(公告)日: 2019-06-21
发明(设计)人: 张春宜;王泽;袁哲善 申请(专利权)人: 哈尔滨理工大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150000 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明公开一种基于RBMBP极值响应面法的叶片可靠性分析方法。其具体过程如下:综合考虑叶片材料的非线性材料属性、机械载荷的共同作用,通过静力学分析找到叶片的最大变形点、最大应力点和最大应变点;选取输入随机变量,运用基于蒙特卡罗法的Gibbs抽样方法抽取输入随机变量样本,并对每个样本进行RBM训练得到权重矩阵和偏移量,将该权重矩阵和偏移量输入到BP神经网络中作为初始值,并对每个样本求解有限元基础方程,得到对应的输出响应;构建基于RBMBP的极值响应面函数(RBMBPMRSF),通过大批量抽样完成叶片结构的可靠性分析;对基于RBMBP极值响应面法进行有效性验证。本发明方法是一种精确、高效的多失效模式结构可靠性研究方法。
搜索关键词: 可靠性分析 响应面法 叶片 样本 权重矩阵 随机变量 偏移量 抽样 非线性材料 结构可靠性 静力学分析 蒙特卡罗法 有效性验证 最大应力点 基础方程 机械载荷 失效模式 输出响应 叶片材料 叶片结构 综合考虑 最大变形 最大应变 响应面 求解 构建 抽取 研究
【主权项】:
1.一种基于RBMBP极值响应面法的叶片可靠性分析方法,其特征在于,包括以下步骤:a. 建立结构的有限元分析模型;b. 选取输入随机变量,运用基于蒙特卡罗法的Gibbs抽样方法抽取输入随机变量样本,并对每个样本进行RBM训练得到权重矩阵和偏移量,将该权重矩阵和偏移量输入到BP神经网络中作为初始值,并对每个样本求解有限元基础方程,得到对应的输出响应;c. 构建基于RBMBP的极值响应面函数,并大批量抽样验证,完成叶片可靠性分析;d. 对基于RBMBP极值响应面法进行有效性验证。
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