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题名基于贝叶斯支持向量回归机的自适应可靠度分析方法
被引量：4
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作者
汪金胜
李永乐
杨剑
徐国际
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机构
西南交通大学土木工程学院
中南大学土木工程学院
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出处
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期488-497,共10页
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基金
国家自然科学基金(52078425)资助项目。
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文摘
进行复杂结构可靠度分析时,由于涉及隐式功能函数和耗时的数值计算,减少结构模型的调用次数在提高分析效率方面显得尤为重要。为此,本文基于贝叶斯支持向量回归机,提出了一种高效的自适应可靠度分析方法。该方法利用贝叶斯支持向量机提供的概率估计信息(均值和方差)构建学习函数,同时通过引入样本间的距离测度防止选取与现有样本过于临近的冗余点,进而能快速有效地选取极限状态曲面附近具有代表性的样本点,以提高代理模型的构建速度和预测精度。此外,在学习过程中引入了有效抽样域策略,有针对性地选取对失效概率估计误差贡献大的点,从而进一步提升结构可靠度分析的计算效率。最后,通过数值算例验证了本文方法对结构可靠度分析的适用性和有效性。
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关键词
结构可靠度
贝叶斯支持向量回归机
自适应算法
学习函数
抽样域策略
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Keywords
structural reliability
Bayesian support vector regression
adaptive algorithm
learning function
sampling region scheme
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分类号
TU311.1
[建筑科学—结构工程]
O213.2
[理学—概率论与数理统计]
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