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主动学习自适应PC-Kriging在结构可靠性分析中的应用
1
作者
代俊男
周金宇
《机床与液压》
北大核心
2025年第16期51-57,共7页
为提升复杂结构在小失效概率条件下的可靠性评估效率与精度,提出一种结合PC-Kriging模型与主动学习自适应K均值聚类的新型可靠性分析方法。将主动学习U函数与自适应K均值聚类相结合,引入并行计算,对候选样本点进行分组,每次迭代同时选...
为提升复杂结构在小失效概率条件下的可靠性评估效率与精度,提出一种结合PC-Kriging模型与主动学习自适应K均值聚类的新型可靠性分析方法。将主动学习U函数与自适应K均值聚类相结合,引入并行计算,对候选样本点进行分组,每次迭代同时选取多个关键样本点,扩大样本选择覆盖范围,有效识别对失效概率计算影响较大的关键区域,从而提高PC-Kriging代理模型的计算效率和预测精度。将该方法应用于复合材料层合板的随机固有频率可靠性分析中,与APCE模型、AK-MCS+U模型和MCS模型进行对比分析。结果表明:与传统的APCE模型和AK-MCS+U模型相比,所提算法在可靠性评估中表现出显著的优势,尤其是在计算精度方面。尽管所提算法的运算效率略低于APCE模型,但通过更高的精度补偿了这一不足,使得其在实际应用中更具可靠性和适用性。
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关键词
结构可靠性
PC-Kriging模型
自适应K均值聚类
主动学习
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职称材料
题名
主动学习自适应PC-Kriging在结构可靠性分析中的应用
1
作者
代俊男
周金宇
机构
江苏理工学院机械工程学院
金陵科技学院机电工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第16期51-57,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52075232)
江苏省自然科学基金(BK20201112)
江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX23_1620)。
文摘
为提升复杂结构在小失效概率条件下的可靠性评估效率与精度,提出一种结合PC-Kriging模型与主动学习自适应K均值聚类的新型可靠性分析方法。将主动学习U函数与自适应K均值聚类相结合,引入并行计算,对候选样本点进行分组,每次迭代同时选取多个关键样本点,扩大样本选择覆盖范围,有效识别对失效概率计算影响较大的关键区域,从而提高PC-Kriging代理模型的计算效率和预测精度。将该方法应用于复合材料层合板的随机固有频率可靠性分析中,与APCE模型、AK-MCS+U模型和MCS模型进行对比分析。结果表明:与传统的APCE模型和AK-MCS+U模型相比,所提算法在可靠性评估中表现出显著的优势,尤其是在计算精度方面。尽管所提算法的运算效率略低于APCE模型,但通过更高的精度补偿了这一不足,使得其在实际应用中更具可靠性和适用性。
关键词
结构可靠性
PC-Kriging模型
自适应K均值聚类
主动学习
Keywords
structural reliability
PC-Kriging model
adaptive K-means clustering
active learning
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
主动学习自适应PC-Kriging在结构可靠性分析中的应用
代俊男
周金宇
《机床与液压》
北大核心
2025
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