δείτε την πρωτότυπη σελίδα τεκμηρίου στον ιστότοπο του αποθετηρίου του φορέα για περισσότερες πληροφορίες και για να δείτε όλα τα ψηφιακά αρχεία του τεκμηρίου*
Structural reliability analyis of elastic-plastic structures using neural networks and Monte Carlo simulation
(EN)
Papadopoulos, V
(EN)
Papadrakakis, M
(EN)
Lagaros, ND
(EN)
This paper examines the application of Neural Networks (NN) to the reliability analysis of complex structural systems in connection with Monte Carlo Simulation (MCS). The failure of the system is associated with the plastic collapse. The use of NN was motivated by the approximate concepts inherent in reliability analysis and the time consuming repeated analyses required for MCS. A Back Propagation algorithm is implemented for training the NN utilising available information generated from selected elasto-plastic analyses. The trained NN is then used to compute the critical load factor due to different sets of basic random variables leading to close prediction of the probability of failure. The use of MCS with Importance Sampling further improves the prediction of the probability of failure with Neural Networks.
(EN)
*Η εύρυθμη και αδιάλειπτη λειτουργία των διαδικτυακών διευθύνσεων των συλλογών (ψηφιακό αρχείο, καρτέλα τεκμηρίου στο αποθετήριο) είναι αποκλειστική ευθύνη των αντίστοιχων Φορέων περιεχομένου.
Βοηθείστε μας να κάνουμε καλύτερο το OpenArchives.gr.