An improvement of artificial neural network-based response surface approximation nearby the design point

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F16%3APU117710" target="_blank" >RIV/00216305:26110/16:PU117710 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

Zpřesnění aproximace funkce poruchy pomocí metody plochy odezvy založené na umělé neuronové síti v okolí návrhového bodu

Original language description

Při spolehlivostní analýze komplexních stavebních konstrukcí je s ohledem na redukci výpočtové náročnosti analýz pro stanovení úrovně spolehlivosti často přistupováno k využití aproximačních metod. Příspěvek je zaměřen na využití metody plochy odezvy založené na umělé neuronové síti v kombinaci se simulační technikou Latin Hypercube Sampling při výpočtu ukazatelů spolehlivosti. Umělá neuronová síť je využita jako náhradní model pro aproximaci původní funkce poruchy. Efektivita je umocněna využitím stratifikované simulační metody pro výběr prvků učící množiny sítě. Umělá neuronová síť jakožto náhradní model funkce poruchy je následně použita společně s klasickou metodou Monte Carlo k výpočtu ukazatelů spolehlivosti. Představená metoda je testována při stanovení spolehlivostních ukazatelů jednoduchého rámu s nelineární funkcí poruchy. Dále je provedeno zpřesnění aproximace z oblasti okolo středních hodnot do oblasti v blízkosti návrhového bodu.

Czech name

Zpřesnění aproximace funkce poruchy pomocí metody plochy odezvy založené na umělé neuronové síti v okolí návrhového bodu

Czech description

Při spolehlivostní analýze komplexních stavebních konstrukcí je s ohledem na redukci výpočtové náročnosti analýz pro stanovení úrovně spolehlivosti často přistupováno k využití aproximačních metod. Příspěvek je zaměřen na využití metody plochy odezvy založené na umělé neuronové síti v kombinaci se simulační technikou Latin Hypercube Sampling při výpočtu ukazatelů spolehlivosti. Umělá neuronová síť je využita jako náhradní model pro aproximaci původní funkce poruchy. Efektivita je umocněna využitím stratifikované simulační metody pro výběr prvků učící množiny sítě. Umělá neuronová síť jakožto náhradní model funkce poruchy je následně použita společně s klasickou metodou Monte Carlo k výpočtu ukazatelů spolehlivosti. Představená metoda je testována při stanovení spolehlivostních ukazatelů jednoduchého rámu s nelineární funkcí poruchy. Dále je provedeno zpřesnění aproximace z oblasti okolo středních hodnot do oblasti v blízkosti návrhového bodu.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JM - Structural engineering

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Publication year

2016

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Juniorstav 2016: Sborník abstraktů

ISBN

978-80-214-5311-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

8

Pages from-to

1-8

Publisher name

Vysoké učení technické v Brně, Fakulta stavební

Place of publication

Brno, Česká republika

Event location

Fakulta stavební, VUT v Brně

Event date

Jan 28, 2016

Type of event by nationality

EUR - Evropská akce

UT code for WoS article

—