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- 2024年
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- 任潇潇牛成英
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- 一种融合交叉熵自适应抽样与ALK模型的可靠性分析方法被引量:1
- 2024年
- 在估计小失效概率时,基于主动学习Kriging(Active learning Kriging,ALK)模型的可靠性方法常常面临候选样本过多,计算耗时的问题。针对这一问题,引入改进的交叉熵自适应重要抽样(Improved cross-entropy adaptive important sampling,iCE-AIS),提出一种融合ALK模型与iCE-AIS的高效可靠性方法。该方法记为ALK-iCE-AIS。在ALK-iCE-AIS中,iCE-AIS根据Kriging模型的预测抽取重要样本,Kriging模型在iCE-AIS的重要样本中选取最优训练点。如此迭代,Kriging模型将越来越精确地预测失效域,由iCE-AIS估计的失效概率也愈加精确。鉴于传统的收敛标准比较保守,特在iCE-AIS的框架下进一步提出一种基于失效概率误差的收敛标准,以保证Kriging模型在达到目标精度要求后及时终止学习。从算例测试来看,ALK-iCE-AIS能够以较少的训练样本获得准确的失效概率估计值。
- 杨旭锋程鑫刘泽清
- 关键词:可靠性分析KRIGING模型交叉熵
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