基于RBF和主动学习的非概率可靠度求解方法 |
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作者姓名: | 姜峰 李华聪 符江锋 洪林雄 |
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作者单位: | 西北工业大学动力与能源学院,西安 710072 |
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基金项目: | 国家科技重大专项(2017-V-0013-0065,J2019-V-0016-0111)~~; |
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摘 要: | 进行结构非概率可靠性分析时,对于失效域与超椭球不确定域发生干涉的情况,非概率可靠度相较于非概率可靠度指标更具有适用性。为了提高超椭球模型下结构非概率可靠度的求解效率,本文提出一种求解非概率可靠度问题的高效主动学习方法。首先,结合交叉验证和jackknifing方法推导了RBF模型在未知点处的jackknifing方差以评估模型预测的不确定性,并根据该方差基于RBF的主动学习函数对非概率可靠度进行求解。其次,提出有效收敛准则来终止非概率可靠性分析的主动学习过程。最后,3个算例表明该方法能够在较少功能函数调用次数下得到精确的非概率可靠度估计值,具有良好的工程应用价值。
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关 键 词: | 非概率可靠性分析 超椭球模型 RBF模型 交叉验证 主动学习 |
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