一种基于双层BP神经网络的时变可靠性分析方法

本发明公开了一种基于双层BP神经网络的时变可靠性分析方法，涉及时变结构可靠性分析领域，基于影响待分析时变结构的随机设计变量的联合概率密度函数生成样本池；计算样本点权重，筛选部分样本点并组建第一训练数据集；构建内层BP神经网络模型并进行训练，计算第一训练数据集中各样本点对应的时变功能函数关于时间的极小值，构成第二训练集；构建外层BP神经网络模型，采用第二训练集进行训练；采用训练后的外层BP神经网络模型计算时变结构的可靠性，通过内层模型来求解时变功能函数关于时间的极小值，外层模型是基于样本点的参数和内层模型求解的极小值构建的，用来计算失效概率，具有较好的适用性，可用于复杂结构的时变可靠性分析。