基于Kriging模型的迭代重要抽样方法研究及应用 |
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引用本文: | 董文俊,夏艳君,唐樟春,杨鹏.基于Kriging模型的迭代重要抽样方法研究及应用[J].机械设计与研究,2016,32(2):6-10. |
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作者姓名: | 董文俊 夏艳君 唐樟春 杨鹏 |
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作者单位: | 中国商飞上海飞机设计研究院;电子科技大学机械电子工程学院; |
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摘 要: | 针对工程结构失效概率求解的复杂性,本文提出了一种高效求解失效概率的基于Kriging代理模型的迭代重要抽样方法。该方法以均值为抽样中心在变量空间中均匀产生初始训练点的实验设计,构建代理模型并形成迭代求解格式,可极大降低失效概率计算成本,并提高计算精度。通过三个数值算例的计算验证表明,采用文中所论述的方法仅需数百次真实函数的调用即可得到结构失效概率的合理估计值,相较于传统的蒙特卡洛法可节省大量的计算成本。
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关 键 词: | 迭代重要抽样法 失效概率 代理模型 Kriging模型 蒙特卡洛法 |
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