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基于Kriging和MCMC的结构可靠性主动学习算法
被引量：
2
1
作者
张灏岩
毕秋实
+1 位作者
李勃
郭广勇
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1444-1450,共7页
在进行机械结构可靠性分析时,由于很多工程问题的性能函数较为复杂,计算成本很高,所以常采用代理模型拟合隐式性能函数来降低计算成本.为了能够利用较少的样本信息,获得较高的可靠度计算精度,将Kriging代理模型与学习函数相结合,提出一...
在进行机械结构可靠性分析时,由于很多工程问题的性能函数较为复杂,计算成本很高,所以常采用代理模型拟合隐式性能函数来降低计算成本.为了能够利用较少的样本信息,获得较高的可靠度计算精度,将Kriging代理模型与学习函数相结合,提出一种主动学习可靠性分析计算方法.该方法找出学习效果最好的样本点对Kriging模型进行更新,提高了模型的拟合精度.用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对结构的可靠性进行了评估,加快了样本点的收敛速度,节约了样本空间.通过分析4个算例的结果表明与其他方法相比,该方法能通过较少的样本点得到精度更高的计算结果,降低了计算成本.
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关键词
可靠性
KRIGING
MCMC
主动学习
失效概率
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职称材料
题名
基于Kriging和MCMC的结构可靠性主动学习算法
被引量：
2
1
作者
张灏岩
毕秋实
李勃
郭广勇
机构
吉林大学机械与航空航天工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1444-1450,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51775225).
文摘
在进行机械结构可靠性分析时,由于很多工程问题的性能函数较为复杂,计算成本很高,所以常采用代理模型拟合隐式性能函数来降低计算成本.为了能够利用较少的样本信息,获得较高的可靠度计算精度,将Kriging代理模型与学习函数相结合,提出一种主动学习可靠性分析计算方法.该方法找出学习效果最好的样本点对Kriging模型进行更新,提高了模型的拟合精度.用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对结构的可靠性进行了评估,加快了样本点的收敛速度,节约了样本空间.通过分析4个算例的结果表明与其他方法相比,该方法能通过较少的样本点得到精度更高的计算结果,降低了计算成本.
关键词
可靠性
KRIGING
MCMC
主动学习
失效概率
Keywords
reliability
Kriging
MCMC
active learning
failure probability
分类号
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Kriging和MCMC的结构可靠性主动学习算法
张灏岩
毕秋实
李勃
郭广勇
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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