Reliability analysis using artificial neural network based response surface method
Result description
In the paper, an artificial neural network based response surface method in the combination with the small-sample simulation technique is presented. Artificial neural network as powerful parallel computational system is used for approximation of limit state function. Thanks to its ability to generalize it would be more efficient to fit limit state function even with the small number of simulations compared to polynomial response surface method. Efficiency is emphasized by utilization of the stratified simulation for the selection of neural network training set elements. The proposed method is tested using nonlinear limit state function taken from the literature. Results are compared with those obtained by other reliability methods.
Keywords
Artificial neural networkResponse surface methodProbability of failureReliability indexReliability analysis
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Analýza spolehlivosti s využitím metody response surface založené na umělé neuronové síti
Original language description
Příspěvek je zaměřen na využití metody plochy odezvy založené na umělé neuronové síti v kombinaci se simulační metodou Latin Hypercube Sampling. Umělá neuronová síť, jakožto výkonný paralelní výpočtový systém, je použita pro aproximaci funkce poruchy. Díky svým vlastnostem by měla být efektivnější náhradou původní funkce poruchy než klasická polynomiální funkce již při využití malého počtu simulací. Její efektivita je umocněna využitím stratifikované simulační metody Latin Hypercube Sampling pro výběr vhodných prvků učící množiny. Navržená metoda je využita k výpočtu pravděpodobnosti poruchy jednoduché konstrukce převzaté z literatury. Výsledky získané s využitím umělé neuronové sítě jsou srovnány s hodnotami stanovenými na základě běžně využívaných spolehlivostních metod.
Czech name
Analýza spolehlivosti s využitím metody response surface založené na umělé neuronové síti
Czech description
Příspěvek je zaměřen na využití metody plochy odezvy založené na umělé neuronové síti v kombinaci se simulační metodou Latin Hypercube Sampling. Umělá neuronová síť, jakožto výkonný paralelní výpočtový systém, je použita pro aproximaci funkce poruchy. Díky svým vlastnostem by měla být efektivnější náhradou původní funkce poruchy než klasická polynomiální funkce již při využití malého počtu simulací. Její efektivita je umocněna využitím stratifikované simulační metody Latin Hypercube Sampling pro výběr vhodných prvků učící množiny. Navržená metoda je využita k výpočtu pravděpodobnosti poruchy jednoduché konstrukce převzaté z literatury. Výsledky získané s využitím umělé neuronové sítě jsou srovnány s hodnotami stanovenými na základě běžně využívaných spolehlivostních metod.
Classification
Type
D - Article in proceedings
CEP classification
JN - Civil engineering
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
Continuities
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Others
Publication year
2014
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Article name in the collection
12th International Conference on New Trends in Statics and Dynamics of Buildings
ISBN
978-80-227-4259-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
7
Pages from-to
544-550
Publisher name
Slovak University of Technology
Place of publication
Bratislava
Event location
Bratislava
Event date
Oct 16, 2014
Type of event by nationality
EUR - Evropská akce
UT code for WoS article
—
Basic information
Result type
D - Article in proceedings
CEP
JN - Civil engineering
Year of implementation
2014