Deep learning-based methods in structural reliability analysis: a review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the most significant and growing research fields in mechanical and civil engineering is structural reliability analysis (SRA). A reliable and precise SRA usually has to deal with complicated and numerically expensive problems. Artificial intelligence-based, and specifically, Deep learning-based (DL) methods, have been applied to the SRA problems to reduce the computational cost and to improve the accuracy of reliability estimation as well. This article reviews the recent advances in using DL models in SRA problems. The review includes the most common categories of DL-based methods used in SRA. More specifically, the application of supervised methods, unsupervised methods, and hybrid DL methods in SRA are explained. In this paper, the supervised methods for SRA are categorized as multi-layer perceptron, convolutional neural networks, recurrent neural networks, long short-term memory, Bidirectional LSTM and gated recurrent units. For the unsupervised methods, we have investigated methods such as generative adversarial network, autoencoders, self-organizing map, restricted Boltzmann machine, and deep belief network. We have made a comprehensive survey of these methods in SRA. Aiming towards an efficient SRA, DL-based methods applied for approximating the limit state function with first/second order reliability methods, Monte Carlo simulation (MCS), or MCS with importance sampling. Accordingly, the current paper focuses on the structure of different DL-based models and the applications of each DL method in various SRA problems. This survey helps researchers in mechanical and civil engineering, especially those who are engaged with structural and reliability analysis or dealing with quality assurance problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».