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张金浩;萧、米;高，梁;楚生

针对小失效概率的混合可靠性分析，提出了一种基于投影-轮廓的主动学习克里格法和自适应重要性抽样相结合的方法。 （英语） Zbl 1440.65009号

计算。方法应用。机械。工程师。 344, 13-33 (2019).
小结：本文将自适应重要性抽样（AIS）方法推广用于小失效概率随机变量和区间变量（HRA-RI）下的混合可靠性分析。在AIS中，设计空间被划分为随机子空间和区间变量子空间。在随机变量子空间中，利用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）生成填充失效区域的样本。然后基于这些样本，建立了两个核抽样密度函数来估计失效概率的上界和下界。为了提高AIS在性能函数耗时的情况下的计算效率，本文提出了一种基于投影-离线的主动学习克里格法和AIS相结合的方法，称为POALK-AIS。在该方法中，为了构建克里金元模型，对实验设计进行了顺序更新，重点关注极限状态曲面上投影轮廓的近似精度。在POALK-AIS过程中，使用AIS模拟的多组样本点来计算失效概率的上下限。通过五个测试实例验证了POALK-AIS对小失效概率HRA-RI的准确性、有效性和鲁棒性。

引用于20文件

MSC公司：

65二氧化碳 蒙特卡罗方法
60G25型 预测理论（随机过程方面）
62升05 顺序统计设计
62号05 可靠性和寿命测试
65G40型 区间分析的一般方法

关键词：

自适应重要性抽样;基于投射-离线的主动学习;混合可靠性分析;小故障概率;克里金

软件：

AK-MCS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Zhang}等人，计算。方法应用。机械。工程344，13-33（2019；Zbl 1440.65009）
全文： DOI程序

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