基于CSSA -BR的转向架构架可靠性优化

可靠性分析 静强度分析 稳健优化 仿真分析

问题定义：

研究的是包含区间变量和概率变量的混合结构可靠性分析问题。

提出方法：

提出了一种基于混沌麻雀搜索算法（CSSA）和贝叶斯正则化（BR）优化算法的BP神经网络混合结构可靠性计算方法。

可靠性分析模型构建：

基于混合不确定性变量构建了可靠性分析模型。

引入证据理论来表征区间变量的不确定性。

利用均匀概率处理方法将区间变量转化为概率变量，实现了两层嵌套可靠性求解问题向单层可靠性求解问题的解耦。

神经网络优化：

使用CSSA和BR技术对BP神经网络的权重和阈值进行了优化。

通过优化得到了CSSA-BR-BP神经网络替代模型。

可靠性指标计算：

采用了高级一阶二阶矩（AFOSM）中的HL-RF方法来高效计算结构可靠性指标。

结果验证：

提出的方法表现出优异的拟合精度。

提高了混合结构可靠性分析的效率。

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