本文選題：失效率 + Kriging模型��； 參考：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2016年11期

【摘要】：針對(duì)早期基于替代模型的結(jié)構(gòu)可靠性方法無法度量因替代而導(dǎo)致的誤差,現(xiàn)存的方差減少技術(shù)在面對(duì)功能函數(shù)復(fù)雜的計(jì)算模型時(shí)依然效率不高,提出基于Kriging模型的重要性抽樣方法計(jì)算單個(gè)構(gòu)件或系統(tǒng)的失效率。首先建立功能函數(shù)的初始替代模型,然后使用基于主動(dòng)學(xué)習(xí)函數(shù)的準(zhǔn)則對(duì)模型更新至精確,計(jì)算出一個(gè)增大的失效率,并得到一個(gè)次最優(yōu)重要性抽樣密度函數(shù),進(jìn)而由Markov鏈蒙特卡洛方法產(chǎn)生樣本,計(jì)算出修正項(xiàng)的估計(jì)量,最后將失效率表示成增大的失效率與修正項(xiàng)的乘積。將所提方法應(yīng)用到各類可靠性問題中,結(jié)果表明該方法是高效、穩(wěn)健和精確的。
[Abstract]:In view of the fact that the early structural reliability method based on substitution model can not measure the errors caused by substitution, the existing variance reduction techniques are still inefficient in the face of complex functional function models. The importance sampling method based on Kriging model is proposed to calculate the failure rate of a single component or system. First, the initial substitution model of function is established, then the model is updated to accuracy using the criterion based on active learning function, and an increasing failure rate is calculated, and a suboptimal importance sampling density function is obtained. Then the samples are generated by Markov chain Monte Carlo method, and the estimator of the modified term is calculated. Finally, the failure rate is expressed as the product of the increased failure rate and the modified term. The proposed method is applied to various reliability problems. The results show that the proposed method is efficient, robust and accurate.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71471088,71371099) 江蘇省自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(BK200130770) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(3091511102)~~
【分類號(hào)】：TB114.3

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本文編號(hào)：2056549