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题名两相自适应训练策略与高效可靠度分析方法研究
被引量：1
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作者
周锦
李杰
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机构
同济大学土木工程学院
上海市防灾救灾研究所
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出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2304-2312,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51538010)。
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文摘
概率密度演化方法对于复杂工程结构的系统可靠度分析有良好的适用性,但对于高维随机系统依然存在效率不高的问题.近年来通过少量训练样本训练目标代理模型,来替代目标随机系统提升可靠度分析效率的做法受到众多研究者的青睐.为提升构建自适应代理模型的精度和效率,文章提出了一种两相自适应训练策略,通过对概率空间分层次剖分,逐层次获得训练样本集.在两相训练策略的基础上分两步训练Kriging模型,不仅提升了Kriging模型对概率空间内失效边界的近似精度,更进一步降低了训练过程对计算机物理内存的消耗需求.随后通过结合概率密度演化理论,提出了一种基于等价极值理论的高效可靠度分析方法.为验证建议方法的有效性,分析了不同类型功能函数为目标的代理模型构建效率,并进行了一幢钢筋混凝土框架结构的抗震可靠度分析.结果表明:两相自适应训练策略极大提升了目标代理模型的导出速率并保有较高的分析精度,弥补了概率密度演化理论在处理罕遇失效事件时精度不足的缺陷.值得说明的是,两相训练策略不仅适用于基于Kriging模型的代理模型训练,同时对其他类型的自适应代理模型的训练也有指导意义,并不受代理模型基本类型限制.
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关键词
两相训练策略
代理模型
概率密度演化方法
结构可靠度
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Keywords
two-phase training strategy
meta-models
probability density evolution method
structural reliability
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分类号
TU375.4
[建筑科学—结构工程]
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