針對多失效模式下結構體系可靠度計算中的代理模型構建成本與計算精度如何權衡的問題,論文以減小體系失效概率預測方差為出發(fā)點,推導出最大貢獻函數(shù)（LCF-Largest Contribution Function）來識別對體系失效概率方差影響較大的樣本.LCF函數(shù)可減少對體系失效概率方差影響較小區(qū)域內樣本數(shù)量,進而提高代理模型的計算效率;通過置信水平和允許相對誤差建立LCF函數(shù)的學習停止條件,能夠保證已有樣本信息不浪費.論文選取能夠對多個功能函數(shù)聯(lián)合構建的多輸出Kriging模型作為代理模型,基于LCF-Kriging模型并結合MCS對體系可靠度進行計算,功能函數(shù)的相關性可通過各失效模式的邏輯關系予以考慮.數(shù)值算例表明,在適當?shù)膶W習停止條件下,對于串聯(lián)、并聯(lián)和串并混聯(lián)的結構體系可靠度評估,論文方法均能在計算精度和計算效率之間達到滿意平衡. 

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 多輸出Kriging模型
2 可靠度計算的LCF-Kriging模型
    2.1 單一失效模式可靠性問題的LCF函數(shù)
    2.2 多失效模式可靠性問題的LCF函數(shù)
        (1) 串聯(lián)結構
        (2) 并聯(lián)結構
        (3) 串并混聯(lián)結構
    2.3 LCF函數(shù)的學習停止條件
    2.4 基本流程
    2.5 多失效模式的相關性
3 算例
    3.1 算例一
    3.2 算例二
    3.3 算例三
    3.4 算例四
    3.5 討論
4 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3722609