基于Kriging模型的重要性抽样在结构可靠性中的应用

发布时间：2018-06-23 08:43

  本文选题：失效率 + Kriging模型　； 参考：《计算机集成制造系统》2016年11期

【摘要】：针对早期基于替代模型的结构可靠性方法无法度量因替代而导致的误差,现存的方差减少技术在面对功能函数复杂的计算模型时依然效率不高,提出基于Kriging模型的重要性抽样方法计算单个构件或系统的失效率。首先建立功能函数的初始替代模型,然后使用基于主动学习函数的准则对模型更新至精确,计算出一个增大的失效率,并得到一个次最优重要性抽样密度函数,进而由Markov链蒙特卡洛方法产生样本,计算出修正项的估计量,最后将失效率表示成增大的失效率与修正项的乘积。将所提方法应用到各类可靠性问题中,结果表明该方法是高效、稳健和精确的。
[Abstract]:In view of the fact that the early structural reliability method based on substitution model can not measure the errors caused by substitution, the existing variance reduction techniques are still inefficient in the face of complex functional function models. The importance sampling method based on Kriging model is proposed to calculate the failure rate of a single component or system. First, the initial substitution model of function is established, then the model is updated to accuracy using the criterion based on active learning function, and an increasing failure rate is calculated, and a suboptimal importance sampling density function is obtained. Then the samples are generated by Markov chain Monte Carlo method, and the estimator of the modified term is calculated. Finally, the failure rate is expressed as the product of the increased failure rate and the modified term. The proposed method is applied to various reliability problems. The results show that the proposed method is efficient, robust and accurate.
【作者单位】： 南京理工大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71471088,71371099) 江苏省自然科学青年基金资助项目(BK200130770) 中央高校基本科研业务专项资金资助项目(3091511102)~~
【分类号】：TB114.3

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本文编号：2056549