控制与决策

作者：李炳毅,贾祥,张鑫航,李博文

单位：国防科技大学 系统工程学院,长沙 410073,,国防科技大学 系统工程学院,长沙 410073,,国防科技大学 理学院,长沙 410073,,宇航动力学国家重点实验室,西安 710043,

关键词：可靠性分析;主动学习克里金;学习函数;终止准则;失效概率

基金：国家自然科学基金项目(72271238,71801219)；湖南省自然科学基金项目(2021JJ20050)；国防科技大学研究生科研创新项目(XJCX2023055).

在系统的结构可靠性分析中,针对主动学习克里金(active learning Kriging, AK)方法中学习函数涵盖信息不全面、终止准则过于保守,导致在高维因子系统的求解中加点过多带来高昂成本、效率较低的问题,提出一种高维性能因子系统结构可靠性的主动学习分析方法.首先,基于初始样本构建Kriging模型,基于一种新的学习函数寻点并更新模型,该函数能够同时考虑极限状态面附近、方差所度量的不确定性大小以及候选点本身的概率密度情况,使得增加的学习点更具代表性;然后,使用预测值的最大相对误差作为加点终止准则;接着,估计系统的失效概率;最后,在3个数值函数算例验证的基础上,针对一个8维曲柄滑块机械结构中连杆的失稳问题进行研究.实验结果表明:与已有常见的学习函数相比,所提出方法在保证预测精度的条件下,减少了加点数量,能够实现准确、高效的可靠性分析.

来源：2024年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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