论文研究-基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析.pdf

时间:2022-10-10 14:27:16
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文件名称:论文研究-基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析.pdf
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更新时间:2022-10-10 14:27:16
论文研究 论文研究-基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析.pdf,  针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法.首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数.在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个“增大”的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度.

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