【摘 要】
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工程中部件或系统的性能函数通常是隐函数形式,该文提出基于高效代理模型的结构可靠性分析方法,构造新增样本点学习函数,并用于指导在序列迭代过程中的样本点选择。所提出的
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,电子科技大学机械与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11602054);中国博士后科学基金面上项目(2015M570675);国家重点实验室开放基金(31415002)
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工程中部件或系统的性能函数通常是隐函数形式,该文提出基于高效代理模型的结构可靠性分析方法,构造新增样本点学习函数,并用于指导在序列迭代过程中的样本点选择。所提出的学习函数考虑了变量权重并保证所选的样本点相互之间有一定的距离且分布在极限状态方程周围。算例分析表明该方法有较好的精度和鲁棒性,不仅适用于性能函数为隐函数时的结构可靠性分析,而且也适用于现有的各种代理模型(神经网络、支持向量机、响应面等),为结构可靠性分析提供新途径与新方法。
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