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J-GLOBAL ID：201702286180932955   整理番号：17A1602226

サポートベクトルマシンと部分集合シミュレーション法に基づく地下鉄トンネルの信頼性【JST・京大機械翻訳】

Reliability of Subway Tunnel by Subset Simulation Method Combining Support Vector Machine

著者 (2件)： Yang Qingnian (南陽理工学院 土木工程学院,河南 南陽,473004) ,  Li Sensen (南陽理工学院 土木工程学院,河南 南陽,473004)
資料名： Tumu Gongcheng yu Guanli Xuebao  (Tumu Gongcheng yu Guanli Xuebao)
巻： 34  号： 1  ページ： 49-54  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3633A  ISSN： 2095-0985  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 都市トンネルにおける地下鉄トンネルの安全性は非常に高く,従来の安全係数法は工学の安全性をある程度反映するが,変数のランダム性を考慮することができない。伝統的な部分集合シミュレーション法の欠点に対して、改良方法を導入し、機能関数の閾値に等しい状況が存在する時の部分集合シミュレーション法に対して、解決策を提供した。サポートベクトルマシン(SVM)に基づく小サンプル学習能力のために,確率的有限要素法(SFEM),サポートベクトルマシン(SVM),および部分集合シミュレーション法を結合した信頼性解析法を,初期のサンプル点が少ないときに,部分集合シミュレーション法の問題を解決するために提案した。結合要素法と従来法を用いて,ライニング要素の故障確率を計算した。古典的な例と従来の方法との比較により,この方法の正確さと応用可能性を検証し,サンプル点が不足している場合の地下鉄トンネルの信頼性を解析する方法を示した。結果により、サンプル数が少ない条件において、カップリングアルゴリズムは計算効率と精度がよく、トンネル工事の信頼性分析に適していることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  安全係数 ,  信頼性解析 ,  *信頼性 ,  トンネル工事 ,  *サポートベクトルマシン ,  ライニング ,  *部分集合 ,  故障率 ,  安全性 ,  有限要素法
準シソーラス用語： 計算効率 ,  学習能力 ,  ランダム性 ,  都市トンネル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： reliability ,  stochastic finite element method ,  support vector machine ,  subset simulation method

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトルマシン ,  部分集合 ,  シミュレーション法 ,  地下鉄 ,  トンネル