本文選題：Kriging模型 + 機械結(jié)構(gòu)可靠性�。� 參考：《東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年07期

【摘要】：通過分析現(xiàn)有機械結(jié)構(gòu)可靠性抽樣方法存在的不足以及影響失效概率估計精度的主要因素,提出了一種基于Kriging模型及自適應(yīng)抽樣方法的機械結(jié)構(gòu)可靠性分析方法.該抽樣方法將隨機抽樣與聚類算法相結(jié)合,能夠在概率上保證新增樣本點落在對失效概率貢獻較大的區(qū)域,避免對非重要區(qū)域的不必要抽樣.以大數(shù)定律及中心極限定理為基礎(chǔ),推導(dǎo)了所提出的Kriging模型的收斂條件.通過兩個算例說明所提出方法的迭代收斂過程、準確性及穩(wěn)定性,結(jié)果表明,該方法能夠在較少調(diào)用結(jié)構(gòu)功能函數(shù)情況下得到失效概率較準確的估計值.
[Abstract]:By analyzing the shortcomings of the existing reliability sampling methods of mechanical structures and the main factors affecting the accuracy of failure probability estimation, a reliability analysis method for mechanical structures based on Kriging model and adaptive sampling method is proposed. By combining random sampling with clustering algorithm, the new sampling method can ensure that the new sample points fall in the region that contributes more to the failure probability, and avoid unnecessary sampling of non-important areas. Based on the law of large numbers and the central limit theorem, the convergence conditions of the proposed Kriging model are derived. Two examples are given to illustrate the iterative convergence process, accuracy and stability of the proposed method. The results show that the method can obtain a more accurate estimation of the failure probability when the structural function function is less called.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)機械工程學(xué)院;哈爾濱工業(yè)大學(xué)機電工程學(xué)院;東北大學(xué)機械工程與自動化學(xué)院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(DUT16RC(3)122)
【分類號】：TB114.3;TH114

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本文編號：1810707