【摘 要】
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为提高基于Kriging模型的结构可靠性分析方法的效率,分析现有学习函数的不足,提出一种新的自适应学习函数VF.该学习函数同时考虑学习点的Kriging方差和联合概率密度函数值对
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为提高基于Kriging模型的结构可靠性分析方法的效率,分析现有学习函数的不足,提出一种新的自适应学习函数VF.该学习函数同时考虑学习点的Kriging方差和联合概率密度函数值对失效概率估计精度的影响,避免对概率密度函数值过小的区域抽样造成的样本点浪费,提高了学习效率.根据Monte Carlo方法生成大量候选样本点,定义学习函数最大值点为最佳样本点;提出一种适合该学习函数的学习停止条件,既保证失效概率的精度又保证学习选点次数较少;分析两个数值算例.结果表明：与其他方法相比,所提出方法能够在较少样本数量的
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