基于改进的BP-Adaboost算法的机械结构可靠性分析

论文摘要

由于目前机械产品结构越来越复杂,很难用具体的函数来表达其功能函数。人工神经网络可以用来逼近其功能函数,但是存在易收敛到局部最优解、速度慢和精度低等问题。本文将改进的Adaboost算法与思维进化算法优化的BP神经网络模型相结合,提出一种基于改进的BP-Adaboost算法模型的机械结构可靠度计算方法。通过算例分析,所提方法计算结构可靠度的精度比传统的BP-Adaboost算法模型更高,且更接近于蒙特卡洛模拟计算的结果。

论文目录

• 0 引言
• 1 BP-Adaboost算法
•   1.1 Adaboost算法
•   1.2 基于BP-Adaboost算法的可靠性分析模型
• 2 基于MPE的BP-Adaboost算法模型
• 3 算例分析
•   3.1 样本数据的选择
•   3.2 模型建立
•   3.3 结果分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 罗棚

关键词: 机械结构,算法,思维进化算法,可靠性

来源: 内燃机与配件 2019年15期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 数学,工业通用技术及设备,机械工业,自动化技术

单位: 重庆交通大学机电与车辆工程学院

分类号: TP183;TH17;TB114.3

DOI: 10.19475/j.cnki.issn1674-957x.2019.15.020

页码: 41-42

总页数: 2

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