基于神经网络模型的宽带非高斯随机过程疲劳损伤分析

作     者：袁奎霖 彭士凤 YUAN Kui-lin;PENG Shi-feng

作者机构：大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室船舶工程学院辽宁大连116024 

出 版 物：《船舶力学》 (Journal of Ship Mechanics)

年 卷 期：2025年第29卷第1期

页      面：85-97页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080102[工学-固体力学] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52001058) 

主　　题：神经网络 宽带非高斯过程 疲劳损伤 雨流计数法 

摘      要：对于遭受各种随机环境载荷的海洋结构物而言,在设计阶段对其进行疲劳损伤评估尤为重要。海洋结构物的响应经常呈现出宽带特性和非高斯统计特征。因此,本文提出一种基于神经网络模型的宽带非高斯随机过程疲劳损伤评估方法。采用多种功率谱与不同带宽参数、S-N曲线斜率参数以及非高斯过程偏度与峰度的组合对所提出的神经网络模型进行训练和测试。分析输入层神经元、隐藏层神经元个数以及隐藏层层数对模型预报精度的影响,确定最优的神经网络结构。以时域雨流计数法计算的疲劳损伤结果作为基准,采用真实双模态功率谱进行数值试验,并与多种频域疲劳损伤分析方法进行比较,证明本文所建立的神经网络模型具有更好的准确性和鲁棒性。