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空天防御  2023, Vol. 6 Issue (1): 1-5    
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基于主动学习的Kriging模型的可靠性分析
翟玮昊, 龚敏浩, 林名润, 匡婷玉, 文珊珊
上海航天设备制造总厂有限公司,上海 200245
Reliability Analysis Based on Active Learning Kriging Model
ZHAI Weihao, GONG Minhao, LIN Mingrun, KUANG Tingyu, WEN Shanshan
Shanghai Aerospace Equipment Manufacturer, Shanghai 200245, China
全文: PDF(1414 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 航天工程中结构可靠性要求较高,失效概率小,利用传统Monte Carlo法得到精确解需要极大的计算量。针对此问题,提出将拉丁超立方抽样与Kriging代理模型结合,建立初始的Kriging代理模型,利用预期可行性函数(expected feasibility function, EFF)学习机制对已建立的初始模型进行主动学习,得到拟合误差最小的模型,再利用Monte Carlo法进行可靠性计算,极大地降低了计算量。最后,通过三个数值算例验证了本文方法的精度和效率。
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关键词 可靠性拉丁超立方抽样Kriging代理模型EFF学习机制    
Abstract:In practical aerospace engineering, due to the high reliability and low failure probability, using the traditional Monte Carlo method to obtain accurate solution needs huge computation. The paper combines Latin Hypercube Sampling and Kriging surrogate model to get the minimum fitting error model by using the EFF learning mechanism for active learning INITIAL Kriging model, then uses Monte Carlo Method for reliability calculation, which greatly reduces the computation. At last, the method is verified by three numerical examples.
Key words reliability    Latin Hypercube Sampling    Kriging surrogate model    EFF learning mechanism
收稿日期: 2022-06-08      出版日期: 2023-03-30
ZTFLH:  TH122  
基金资助:国防基础科研计划(JCKY2017203A007)
作者简介: 翟玮昊(1991—),男,硕士,工程师,主要研究方向为机械设计。
引用本文:   
翟玮昊, 龚敏浩, 林名润, 匡婷玉, 文珊珊. 基于主动学习的Kriging模型的可靠性分析[J]. 空天防御, 2023, 6(1): 1-5.
ZHAI Weihao, GONG Minhao, LIN Mingrun, KUANG Tingyu, WEN Shanshan. Reliability Analysis Based on Active Learning Kriging Model. Air & Space Defense, 2023, 6(1): 1-5.
链接本文:  
https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/      或      https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/Y2023/V6/I1/1

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