摘要
对大跨度斜拉桥结构体系进行结构可靠度分析时,其极限状态方程与功能函数存在着高度非线性与繁杂失效路径的特点,从而会加大计算成本并导致精度失准。为此,提出将改进粒子群(IPSO)算法应用到Kriging模型的参数寻优过程中,并利用Kriging模型在小样本和高维非线性数据处理能力上的优势,建立响应面模型来逼近实际的极限状态函数,同时通过改进粒子群算法的寻优能力,使得计算结果处于全局最优。结合工程实例对该算法的有效性进行验证,结果表明:改进粒子群算法与传统PSO算法相比对Kriging模型各参数的寻优效果更好;提出的方法在样本数量、计算精度、迭代次数等方面相对于传统可靠度分析方法具有明显的优势,可为斜拉桥结构可靠度计算提供方法参考。
