Applications of neural networks as universal approximators in geotechnical reliability computations.

The paper discusses an application of a neural network-supported response surface method to reliability computations in the framework of serviceability limit state of foundations. It is demonstrated that neutral-based response surface allows overcoming of some important draw-backs of most commonly used response surface created by polynomial of the second degree. Two examples are considered. The first one, concerning a single pile settlement, shows the way of avoiding a "false design point". The second one, basing on shallow foundation settlement computations, demonstrates enlarging a parameters domain in reliability computations by using a neural network response surface.

---

Przedstawiono zastosowanie metody powierzchni odpowiedzi, utworzonej na bazie aproksymująch właściwości sieci neuronowych, do oszacowania wskażników niezawodności związanych z obliczeniami stanu granicznego użytkowania fundamentów. Wykazano, że proponowana procedura pozwala uniknąć istotnych trudności, jakie pojawiają się podczas odpowiedzi z aproksymacją w postaci wielomianu drugiego stopnia. W pierwszym przykładzie, odnoszącym się do osiadania pojedynczego pola w uwarstwionym podłożu sprężystym, pokazano, jak uniknąć problemu tzw. "fałszywych gałęzi" powierzchni stanu granicznego. W drugim przykładzie, dotyczącym osiadania fundamentu bezpośredniego, zastosowano proponowane procedury do poszerzenia rozpatrywanego zakresu zmienności parametrów sprężystych podłoża w taki sposób, żeby została zachowana dokładność obliczeń wskaźników niezawodności.