【摘 要】
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为了在进行结构可靠性分析时,能够构建高精度、高效率的代理模型,提出了一种面向多种代理模型的基于通用学习函数(GLF)的结构可靠性分析自适应加点策略.该策略被视为一个多目标优化过程,GLF考虑了样本点间的平均距离和最小距离、是否分布在极限状态函数的附近以及联合概率密度函数等因素,使得自适应添加的样本点能稳健、高效地提升代理模型对失效概率的估计精度.数值案例和工程案例结果表明,针对不同的代理模型,GLF能够利用少量的样本点,高精度、高效率地估计出结构的失效概率.
【机 构】
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吉林大学数控装备可靠性教育部重点实验室 长春130022;吉林大学机械与航空航天工程学院 长春130022
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为了在进行结构可靠性分析时,能够构建高精度、高效率的代理模型,提出了一种面向多种代理模型的基于通用学习函数(GLF)的结构可靠性分析自适应加点策略.该策略被视为一个多目标优化过程,GLF考虑了样本点间的平均距离和最小距离、是否分布在极限状态函数的附近以及联合概率密度函数等因素,使得自适应添加的样本点能稳健、高效地提升代理模型对失效概率的估计精度.数值案例和工程案例结果表明,针对不同的代理模型,GLF能够利用少量的样本点,高精度、高效率地估计出结构的失效概率.
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