简介：高斯过程机器学习是基于严格的统计学习理论而新发展的方法,该方法在求解小样本、高维数的非线性问题上具有一定的适应性.针对采用直接蒙特卡洛方法进行功能函数计算代价较高的结构可靠度分析时计算效率过低的瓶颈问题,提出了一种基于高斯过程回归模型的直接蒙特卡洛模拟方法.该方法利用有限元等数值方法构造少量的学习样本,通过学习后的高斯过程回归模型重构隐式功能函数,直接建立随机变量与功能函数值的映射关系,进而结合直接蒙特卡洛方法推求结构的失效概率与可靠指标.算例研究表明,该方法简单易行,与传统蒙特卡洛模拟法相比较,计算效率明显较高,且易于与各种工程结构分析程序或商业计算软件相结合.

简介：为适应屋盖结构随机脉动风速场谱分析的需要，根据数字信号处理基本原理和小波包分析理论，推导出小波包系数与功率谱的关系式，从而建立了一种基于小波包变换的随机信号功率谱估计的新方法．然后将该法应用于一个大跨屋盖模拟风速场的功率谱计算，检验了该法对随机信号的谱估计精度．计算结果显示，所提出的方法速度快、精度高，是一种适用于大型屋盖风速场的高分辨率谱估计算法．

简介：运用力密度法对索膜结构找形的关键问题是结构的离散.本文将一种离散方法运用于索膜结构的力密度找形分析,取得了很好的效果.计算结果与理论值及用非线性有限元方法所得结果进行了比较,证明该方法在保持力密度法收敛速度快的同时,精度也足够高.

简介：本文论述了力密度法找形分析原理并引入'T单元'的概念处理边界,建立了平衡方程组,完善了力密度法,为膜结构设计提供有效的方法.

简介：本文结合几个典型工程算例对改进动力松弛法和改进力密度法在计算时间、收敛精度、迭代策略等方面进行了较系统的比较分析.分析说明两种方法均适用于解决大型复杂索网结构的找形问题,并可达到很高的精度,但两种方法均有各自的优缺点.