【摘 要】
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对于功能函数是隐函数的可靠性分析问题,传统的有限元蒙特卡罗法计算量极大。为了克服此缺点,提出了径向基神经网络-有限元蒙特卡罗法（RBF-MCS）。通过样本训练,创建了径向基神
【机 构】
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黑龙江科技大学建筑工程学院,中国矿业大学（北京）力学与建筑工程学院
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对于功能函数是隐函数的可靠性分析问题,传统的有限元蒙特卡罗法计算量极大。为了克服此缺点,提出了径向基神经网络-有限元蒙特卡罗法（RBF-MCS）。通过样本训练,创建了径向基神经网络模型。利用ANSYS软件中的可靠度分析模块,分析了基本随机变量对隧道初衬轴力的灵敏度大小的顺序。通过此方法和传统的有限元蒙特卡罗法分别计算了大瑶山隧道初衬的轴力和可靠度,并进行了对比分析。基于径向基神经网络-有限元蒙特卡罗法（RBF-MCS）的计算结果与施工实际吻合较好,通过现场观察也没有发现喷层混凝土压裂破坏,可见计算结果是符
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