一种基于Kriging模型的机械结构可靠性分析方法

发布时间：2018-04-27 12:20

  本文选题：Kriging模型 + 机械结构可靠性　； 参考：《东北大学学报(自然科学版)》2017年07期

【摘要】：通过分析现有机械结构可靠性抽样方法存在的不足以及影响失效概率估计精度的主要因素,提出了一种基于Kriging模型及自适应抽样方法的机械结构可靠性分析方法.该抽样方法将随机抽样与聚类算法相结合,能够在概率上保证新增样本点落在对失效概率贡献较大的区域,避免对非重要区域的不必要抽样.以大数定律及中心极限定理为基础,推导了所提出的Kriging模型的收敛条件.通过两个算例说明所提出方法的迭代收敛过程、准确性及稳定性,结果表明,该方法能够在较少调用结构功能函数情况下得到失效概率较准确的估计值.
[Abstract]:By analyzing the shortcomings of the existing reliability sampling methods of mechanical structures and the main factors affecting the accuracy of failure probability estimation, a reliability analysis method for mechanical structures based on Kriging model and adaptive sampling method is proposed. By combining random sampling with clustering algorithm, the new sampling method can ensure that the new sample points fall in the region that contributes more to the failure probability, and avoid unnecessary sampling of non-important areas. Based on the law of large numbers and the central limit theorem, the convergence conditions of the proposed Kriging model are derived. Two examples are given to illustrate the iterative convergence process, accuracy and stability of the proposed method. The results show that the method can obtain a more accurate estimation of the failure probability when the structural function function is less called.
【作者单位】： 大连理工大学机械工程学院;哈尔滨工业大学机电工程学院;东北大学机械工程与自动化学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT16RC(3)122)
【分类号】：TB114.3;TH114

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