[发明专利]一种学习函数与kriging模型结合的自适应结构可靠性分析方法有效

专利信息
申请号: 202010637280.2 申请日: 2020-07-03
公开(公告)号: CN111783209B 公开(公告)日: 2022-09-27
发明(设计)人: 李国发;陈泽权;何佳龙;霍津海 申请(专利权)人: 吉林大学
主分类号: G06F30/13 分类号: G06F30/13;G06F30/20
代理公司: 北京清大紫荆知识产权代理有限公司 11718 代理人: 彭一波
地址: 130012 吉*** 国省代码: 吉林;22
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摘要: 本公开实施例中提供了一种学习函数与kriging模型结合的自适应结构可靠性分析方法,包括获取结构的功能函数g(x),并获取影响结构功能函数的变量x及其分布信息;在采样空间内抽取N个候选样本点,并再次抽取nL个初始随机样本点,组成训练集ζ;根据训练集ζ获取函数值Y,利用kriging模型构建代理模型利用蒙特卡洛仿真方法获得当前第k次迭代时所获得的代理模型的失效概率判别是否符合收敛条件;利用学习函数自适应选择出新的样本点xnew,并将xnew并入ζ;最终获得结构的失效概率发明在保证精度的前提下提高了收敛速度,有效避免了其他一些学习函数因以单一样本点为核心的收敛准则而引起的样本点过度添加情况,从而提高了样本点的利用效率。
搜索关键词: 一种 学习 函数 kriging 模型 结合 自适应 结构 可靠性分析 方法
【主权项】:
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