【摘 要】
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为了提高复杂机械结构的可靠性分析效率,结合自适应学习函数VF和k-means聚类分析方法,提出一种新的主动学习方法AK-MCS-K,该方法兼顾了失效概率的估计精度和计算效率.AK-MCS-
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775097);国防科技基金资助项目(JSZL2015208B001)
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为了提高复杂机械结构的可靠性分析效率,结合自适应学习函数VF和k-means聚类分析方法,提出一种新的主动学习方法AK-MCS-K,该方法兼顾了失效概率的估计精度和计算效率.AK-MCS-K方法实现了并行计算,即采用多台计算机在每次迭代的同时进行多个样本的模拟仿真.在评估仿真耗时、功能函数为隐式的复杂结构的可靠性时,迭代次数的减少可以有效地节省时间,提高计算效率.与其他算法相比,AK-MCS-K方法在满足精度的条件下具有更高的计算效率.最后以某一类型刚柔耦合火炮协调器简化模型为例,对火炮协调器的定位精度可
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