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曹彤;王健;刘金国

一种基于Kriging的主动学习算法，用于具有耗时和非线性响应的机械可靠性分析。 （英语） Zbl 1435.62370号

数学。问题。工程师。 2019年，文章ID 7672623，第14页（2019年）.
总结：当对具有高度非线性和耗时响应的机械产品进行可靠性分析时，使用传统的可靠性方法会存在精度低和计算量大的问题。为了解决这些问题，主动学习可靠性方法近年来受到了广泛关注。选择有效的学习函数（如U、EFF和ERF）是关键。本研究旨在进一步减少计算量，提高可靠性分析的准确性。受这些学习函数的启发，提出了一种新的点选择学习函数（称为HPF）来更新DOE，并逐步向DOE添加新的点。所提出的学习函数可以考虑采样密度、被错误预测的概率以及接近极限状态的局部和全局不确定性等特征。基于克里金模型的随机性，通过对混合指标在整个实空间的平均，推导出了HPF的解析表达式。通过两个显式算例验证了该方法的有效性。最后，将该方法应用于机械可靠性分析（涉及耗时和非线性响应）。结果表明，与传统的机械可靠性方法相比，该方法可以解决计算量大、精度低的问题。

引用于1文件

MSC公司：

62号05 可靠性和寿命测试
60G25型 预测理论（随机过程方面）
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

软件：

AK-MCS公司;EGO公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Tong}等人，数学。问题。Eng.2019，文章ID 7672623，14 p.（2019；Zbl 1435.62370）
全文： 内政部

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