【摘 要】
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为了确保深水爆炸试验容器在服役期间的安全性,提出了一种基于智能预测的随机-区间动态可靠性模型,通过动态测试数据建立了容器响应的广义回归神经网络(general regression n
【机 构】
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武汉科技大学理学院,武汉科技大学冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室,江汉大学爆破工程湖北省重点实验室,武汉爆破有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51904210,51404175),冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室开放基金(Y201712),爆破工程湖北省重点实验室开放基金(HKLBEF202009)
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为了确保深水爆炸试验容器在服役期间的安全性,提出了一种基于智能预测的随机-区间动态可靠性模型,通过动态测试数据建立了容器响应的广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)预测模型,获得了容器的最大应变区间变量,同时考虑容器结构的随机特性,开展了现役深水爆炸试验容器的可靠性分析,并分别采用3种方法进行了可靠性指标计算。分析结果表明,对于深水爆炸试验容器这类高可靠性且缺乏样本数据的结构,建立基于动态预测的混合可靠性模型,并通过区间计算可靠性指标的方法简便、可
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