為了提高復(fù)雜機械結(jié)構(gòu)的可靠性分析效率,結(jié)合自適應(yīng)學(xué)習(xí)函數(shù)VF和k-means聚類分析方法,提出一種新的主動學(xué)習(xí)方法 AK-MCS-K,該方法兼顧了失效概率的估計精度和計算效率.AK-MCSK方法實現(xiàn)了并行計算,即采用多臺計算機在每次迭代的同時進(jìn)行多個樣本的模擬仿真.在評估仿真耗時、功能函數(shù)為隱式的復(fù)雜結(jié)構(gòu)的可靠性時,迭代次數(shù)的減少可以有效地節(jié)省時間,提高計算效率.與其他算法相比,AK-MCS-K方法在滿足精度的條件下具有更高的計算效率.最后以某一類型剛?cè)狁詈匣鹋趨f(xié)調(diào)器簡化模型為例,對火炮協(xié)調(diào)器的定位精度可靠性進(jìn)行了分析.

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【文章目錄】：
1 理論基礎(chǔ)
    1.1 Monte Carlo法
    1.2 Kriging方法
2 AK-MCS-K方法
    2.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)函數(shù)VF和學(xué)習(xí)停止條件
    2.2 k-means算法
    2.3 AK-MCS-K方法原理
    2.4 AK-MCS-K方法計算流程
    2.5 算例分析:多維非線性系統(tǒng)
3 火炮協(xié)調(diào)器定位精度可靠性分析
    3.1 火炮協(xié)調(diào)器簡介
    3.2 協(xié)調(diào)器剛?cè)狁詈夏Ｐ涂煽啃苑治?br>4 結(jié)論



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