【摘 要】
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针对非线性随机动力系统在非平稳高斯随机过程激励下的时变可靠性问题,提出一种广义子集模拟(GSS)和主动学习Kriging模型结合Monte Carlo的自适应更新(AK-MCS)高效计算方法(GSS-AK-MCS).基于全概率定理,将非线性随机动力系统的时变可靠性转化为一个双层嵌套问题:内层通过GSS算法解决非平稳随机激励下累积失效概率的计算;外层自适应地构建系统随机参数与累积失效概率之间的Kriging代理模型,基于代理模型实现随机系统的可靠性分析.以两个非线性结构系统的时变可靠性分析为例,验证所提出方
【机 构】
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同济大学结构防灾减灾工程系,上海200092;同济大学土木工程防灾国家重点实验室,上海200092;同济大学结构防灾减灾工程系,上海200092
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针对非线性随机动力系统在非平稳高斯随机过程激励下的时变可靠性问题,提出一种广义子集模拟(GSS)和主动学习Kriging模型结合Monte Carlo的自适应更新(AK-MCS)高效计算方法(GSS-AK-MCS).基于全概率定理,将非线性随机动力系统的时变可靠性转化为一个双层嵌套问题:内层通过GSS算法解决非平稳随机激励下累积失效概率的计算;外层自适应地构建系统随机参数与累积失效概率之间的Kriging代理模型,基于代理模型实现随机系统的可靠性分析.以两个非线性结构系统的时变可靠性分析为例,验证所提出方法的可行性.数值算例结果表明:GSS-AK-MCS方法不受非平稳随机激励的频谱特征的影响,与传统的MCS和Kriging模型方法比较,显著提高了非线性随机动力系统的时变可靠性计算效率.
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