基于主动学习Kriging模型的可靠性分析

发布时间：2017-11-13 02:20

  本文关键词：基于主动学习Kriging模型的可靠性分析

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【摘要】：论文采用Kriging模型代替结构真实功能函数,引入主动学习函数,序列选择最佳样本点,在每次迭代中加入最佳样本点更新Kriging模型.与直接的蒙特卡洛方法相比,主动学习Kriging模型仅需要少量的结构分析就能够得到精度较高的可靠度结果,适用于实际工程具有隐式功能函数的结构可靠性分析.论文通过三个数学算例,从最佳样本点的分布情况、功能函数的拟合程度及可靠度计算结果出发对四种学习函数进行对比研究,最后对具有隐式功能函数的悬臂板进行可靠度分析.结果表明,主动学习函数的引入,合理选择了Kriging模型所需的样本,提高了计算效率,同时,学习函数的选择对结构可靠性分析结果也存在影响.
【作者单位】： 华中科技大学力学系;工程结构分析与安全评定湖北省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(11572134) 国家重点基础研究发展计划(2011CB013800)资助
【分类号】：TB114.3
【正文快照】： 0引言在实际工程的结构可靠性分析中,多数情况下功能函数都没有显式的表达,难以直接利用一次二阶矩(FORM)等传统方法进行求解[1],蒙特卡洛模拟法(MCS)可以比较精确的解决这类问题,但是计算量大、计算效率低.针对隐式功能函数,常用的可靠度分析方法有响应面法、神经网络法、支

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本文编号：1178673