万华平;甘、嘉瑞;朱一凯;孟曾 SS-MASVM：一种使用多类自适应支持向量机评估高维复杂系统故障概率的高级技术。 （英语） Zbl 07823451号 计算。方法应用。机械。工程师。 418，B部分，文章ID 116568，16 p.（2024）. 摘要：在当代工程实践中，结构的完整性受到固有不确定性的严重影响，这就需要开发可靠的结构可靠性分析方法，用于不确定性量化和概率分析。为了准确计算高维复杂系统的失效概率，研究了代理模型与子集仿真（SS）的集成。重点是通过使用多类自适应支持向量机（MASVM）来提高计算效率和准确性。所提出的SS-MASVM方法结合了更有效的学习函数，集成了K-means聚类，并使用SS技术对高维复杂系统的故障概率进行精确估计。数值算例和工程结构算例验证了该方法的有效性，并突出了其在实际可靠性分析中的潜力，结果表明SS-MASVM在评估复杂系统可靠性方面是高效和准确的。 理学硕士： 74-XX岁 可变形固体力学 93至XX 系统论；控制 关键词：结构可靠性分析;失效概率;代理模型;子集模拟;支持向量机 软件：伦敦银行支持向量机;AK-MCS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.-P.Wan}等人，计算。方法应用。机械。工程418，B部分，文章ID 116568，16页（2024；Zbl 07823451） 全文： 内政部 参考文献： [1] 哈尔达尔阿钦蒂亚；Sankaran，Mahadevan，《工程设计中的概率、可靠性和统计方法》（2000），John Wiley [2] Mooney Christopher，Z.，蒙特卡洛模拟。Sage（1997）·Zbl 0914.65148号 [3] 孟曾；彭永生；吴志根；任善红；Yildiz，Ali Riza，可靠性分析的新型最大体积采样模型。应用数学模型，797-810（2022）·Zbl 1525.90174号 [4] 罗昌奇；Behrooz Keshtegar；朱顺鹏；奥斯曼·塔兰；牛晓鹏，混合增强蒙特卡罗模拟与先进的机器学习方法相结合，用于准确高效的结构可靠性分析。计算。方法应用。机械。工程（2022）·Zbl 1507.65013号 [5] 孟曾；李刚；杨，狄雄，詹立超。一种用于一阶可靠性分析的混沌控制方向稳定性变换新方法。结构。多磁盘。最佳。，601-612 (2017) [6] 杨迪雄；李刚；程耿东，基于混沌理论的一阶可靠性方法收敛性分析。计算。结构。，第8-9563-571页（2006年） [7] Armen，Der Kiureghian；Lin、Hongzong、Shyhjiann Hwang。二阶可靠性近似值。机械工程杂志。，8, 1208-1225 (1987) [8] 豪尔赫·赫塔多（Jorge E.Hurtado）。；Alvarez，Diego A.，《结构可靠性中学习统计分类器的优化方法》。普罗巴伯。工程机械。，1, 26-34 (2010) [9] Afshari，Sajad Saraygord；Enayatollahi，Fatemeh；徐向阳；梁锡辉，《结构可靠性分析中基于机器学习的方法：综述》。Reliab公司。工程系统。安全。（2022年） [10] 孟、曾；李长权；彭永生；李刚；何万新，可靠性分析的新气泡取样方法。结构。多磁盘。最佳。，8, 1-15 (2023) [11] Tee，Kong Fah；卢特福·拉赫曼（Lutfor Rahman Khan）；李红双，子集模拟在地下管线可靠性评估中的应用。Reliab公司。工程系统。安全。，125-131 (2014) [12] 李洪双；马元卓；曹子军，估算多重随机响应小失效概率的广义子集模拟方法。计算。结构。，239-251 (2015) [13] 李洪双；曹子军，Matlab可靠性分析和结构优化子集模拟代码。结构。多磁盘。最佳。，391-410 (2016) [14] Lee，Ikjin；Noh，Yoojeong；Yoo，David，使用非中心或广义双平方分布的新型二阶可靠性方法（SORM）。J.机械。设计。，10 (2012) [15] 杜晓平；Hu，Zhen，截断随机变量的一阶可靠性方法。J.机械。设计。，9 (2012) [16] 瑞·特谢拉（Rui Teixeira）；玛丽亚·诺格尔（Maria Nogal）；O'Connor，Alan，基于元模型的可靠性分析中的自适应方法：综述。结构。安全。(2021) [17] Lee，Ikjin；Lee，Ungki；拉穆，帕拉尼亚潘；雅达夫、迪潘舒；贝拉克，甘姆泽；Acar，Erdem，《小故障概率：原理、进展和展望》。结构。多磁盘。最佳。，11, 326 (2022) [18] 瓦布哈夫·雅达夫；Rahman，Sharif，高维随机计算的自适应解析多项式维数分解方法。计算。方法应用。机械。工程，56-83（2014）·Zbl 1296.62115号 [19] 翁，莉莉；杨家树；陈建兵、迈克尔·比尔。基于概率密度演化方法和量子激励优化算法的动态可靠性约束结构设计优化。普罗巴伯。工程机械。(2023) [20] 陈汉书；陈国海；孟曾；张亚辉，杨迪雄。基于DPIM的非线性多自由度系统在高斯和泊松噪声联合激励下的随机动力学分析。机械。系统。信号处理（2022） [21] Faravelli，Lucia，可靠性分析的响应面方法。机械工程杂志。，12, 2763-2781 (1989) [22] Kim，Chwail；王世明；Choi，Kyung K.，使用移动最小二乘法和灵敏度进行有效响应面建模。AIAA J.，112404-2411（2005） [23] 亚历山大·塔夫拉尼迪斯（Alexandros A.Taflanidis）。；Cheung，Sai Hung，使用移动最小二乘响应面近似的随机抽样。普罗巴伯。工程机械。，216-224 (2012) [24] 布鲁诺·加斯帕；安杰洛·泰西拉（Angelo P.Teixeira）。；Guedes Soares，C.，结构可靠性分析的克里格替代模型效率评估。普罗巴伯。工程机械。，24-34 (2014) [25] Kaymaz，Irfan，kriging方法在结构可靠性问题中的应用。结构。安全。，2, 133-151 (2005) [26] 本杰明·埃查德；尼古拉斯·盖顿（Nicolas Gayton）；Lemaire，Maurice，AK-MCS：一种结合克里金和蒙特卡罗模拟的主动学习可靠性方法。结构。安全。，2, 145-154 (2011) [27] 孟曾；张卓辉；张德全；Yang，Dixiong，一种结合Kriging和加速混沌单回路方法（AK-ACSLA）的主动学习方法，用于基于可靠性的设计优化。计算。方法应用。机械。工程（2019）·Zbl 1442.74156号 [28] 王大鹏；邱浩波；高，梁；徐丹阳；Jiang，Chen，使用具有拒绝分类概率的自适应单环克里格进行时变系统可靠性分析。结构。多磁盘。最佳。，8, 186 (2023) [29] 帕帕德拉卡基斯，马诺利斯；帕帕佐普洛斯，维萨里昂；Lagaros，Nikos D.，使用神经网络和蒙特卡罗模拟进行弹塑性结构的结构可靠性分析。计算。方法应用。机械。工程，1-2，145-163（1996）·Zbl 0893.73079号 [30] 戈麦斯，赫伯特·马丁斯；Awruch，Armando Miguel，响应面和神经网络与其他结构可靠性分析方法的比较。结构。安全。，1, 49-67 (2004) [31] 帕帕德拉卡基斯，马诺利斯；Lagaros，Nikos D.，使用神经网络和蒙特卡罗模拟进行基于可靠性的结构优化。计算。方法应用。机械。工程，32，3491-3507（2002）·Zbl 1101.74377号 [32] 罗伊，阿廷；Chakraborty，Subrata，《结构可靠性分析中的支持向量机：综述》。Reliab公司。工程系统。安全。(2023) [33] Nikos D.Lagaros。；Tsompanakis，Yiannis；Psarropoulos，普罗德罗莫斯N。；Georgopoulos，Evaggelos C.，地质结构的计算效率地震脆弱性分析。计算。结构。，19-20, 1195-1203 (2009) ·Zbl 1163.86311号 [34] 克劳迪奥·洛科（Claudio M.Rocco）。；Moreno，JoséAlñ，使用支持向量机进行快速蒙特卡罗可靠性评估。Reliab公司。工程系统。安全。，3, 237-243 (2002) [35] 郭志伟；白光辰，最小二乘支持向量机回归在可靠性分析中的应用。下巴。J.Aeronaut。，2160-166（2009年） [36] 塔亚卜·扎法尔；张燕伟；Wang，Zhonglai，通过进化算法实现基于时间相关可靠性的稳健设计优化的一种有效的基于Kriging的方法。计算。方法应用。机械。工程（2020）·Zbl 1506.74312号 [37] 王忠来；赵东玉；Guan，Yi，基于柔性约束时变混合可靠性的设计优化。结构。多磁盘。最佳。，4, 89 (2023) [38] 尼古拉斯·库埃兰（Nicolas Couellan）；苏菲·简；Tom Jorquera；Georgé，Jean-Pierre，自适应支持向量机：多智能体优化视角。专家系统应用，9，4284-4298（2015） [39] 杜世昌；黄德林；Wang，Hui，使用高清计量学的自适应支持向量机工件表面分类系统。IEEE Trans Instrum Meas，102590-2604（2015） [40] 李洪双；吕振洲；岳，朱峰，用于结构可靠性分析的支持向量机。J.应用。数学。机械。（英语翻译），101295-1303（2006）·Zbl 1167.62469号 [41] Hurtado，Jorge E.，带支持向量裕度的过滤重要性抽样：结构可靠性分析的一种强大方法。结构。安全。，1, 2-15 (2007) [42] Chang，Chihchung；Lin，Chihjen，LIBSVM：支持向量机库。ACM事务处理。因特尔。系统。Technol公司。（TIST），3，1-27（2011） [43] Bourinet，J.M.，Rareevent概率估计与自适应支持向量回归替代。Reliab公司。工程系统。安全。，210-221（2016） [44] 郑凯；Lu，Zhenzhou，结构可靠性分析的自适应贝叶斯支持向量回归模型。Reliab公司。工程系统。安全。(2021) [45] 宋庆金；Choi，K.K。；Lee，Ikjin；赵亮；Lamb，David，用于高维问题可靠性分析的自适应虚拟支持向量机。结构。多学科。最佳。，479-491 (2013) ·Zbl 1274.62429号 [46] 玛丽亚·施泰纳；Bourinet，J.M。；Tom Lahmer，基于最小二乘支持向量回归的全局敏感性分析的自适应采样方法。Reliab公司。工程系统。安全。，323-340 (2019) [47] 王燕忠；谢斌；Shiyuan，E.，自适应相关向量机结合基于Markov-chin的重要性抽样进行可靠性分析。Reliab公司。工程系统。安全。（2022年） [48] 罗伊，阿廷；Chakraborty，Subrata，通过基于三阶段序贯抽样的自适应支持向量回归模型进行结构可靠性分析。Reliab公司。工程系统。安全。（2022年） [49] 阿尼尔班·巴苏达尔；萨米·密苏姆（Samy Missom），用于构建显式边界的改进自适应采样方案。结构。多磁盘。最佳。，517-529 (2010) [50] Simon Tong；Koller，Daphne，支持向量机主动学习及其在文本分类中的应用。J.马赫。《学习研究》，11月，45-66（2001）·Zbl 1009.68131号 [51] 潘秋静；Dias，Daniel，一种结合自适应支持向量机和蒙特卡罗模拟的有效可靠性方法。结构。安全。，85-95 (2017) [52] 石兆银；吕振洲；张晓波；Li，Luyi，可靠性分析的一种新的自适应支持向量机方法。Proc Inst Mech Eng O J Risk Reliab，5896-908（2021年） [53] Au、Siukui；Beck，James L.，通过子集模拟在高维中估计小故障概率。普罗巴伯。工程机械。，4, 263-277 (2001) [54] 赵英浩；Wang，Zeyu，稳健可靠性分析的具有自适应中间失效概率的子集模拟：一种基于无监督学习的方法。结构。多磁盘。最佳。，6, 172 (2022) [55] 科尔特斯，科琳娜；Vapnik、Vladimir、Support-vector networks。《马赫学习》，273-297（1995）·兹比尔08316.8098 [56] Vapnik，Vladimir N.，《统计学习理论概述》。IEEE传输。神经网络，5988-999（1999） [57] Jean-Marc Bourinet；弗朗索瓦·德希格（Francois Deheeger）；Lemaire，Maurice，通过组合子集模拟和支持向量机评估小故障概率。结构。安全。，6343-353（2011年） [58] Boser，Bernhard E。；Isabelle M.Guyon。；Vapnik，Vladimir N.，最佳边缘分类器的训练算法 [59] Vojtech公司Franc；Hlavác，Václav，多类支持向量机，236-239 [60] Steve R.Gunn，《分类和回归的支持向量机》。ISIS技术代表，1,5-16（1998） [61] Vapnik，Vladimir，《统计学习理论的本质》（1999），Springer Science&Business Media·Zbl 0833.62008号 [62] 范荣恩；张开伟；谢卓瑞；王祥瑞；Lin，Chihjen，LIBLINERAL：大型线性分类库。J.马赫。学习。1871-1874（2008）号决议·Zbl 1225.68175号 [63] 舒尔曼、吕克、狄奥尼斯·范·杰默特。样条函数和神经网络在基于仿真的结构可靠性分析中的优势。结构。安全。，3, 246-261 (2005) [64] Elegbede，Charles，基于粒子群优化的结构可靠性评估。结构。安全。，2, 171-186 (2005) [65] 龚金鑫；易平；赵娜，结构可靠性分析的非粒度算法。机械工程杂志。，6 (2014) [66] 曼苏尔州加勒诺维；拉什基、莫森、阿拉·阿梅里安。工程结构可靠性分析的一阶控制变量算法。申请。数学。型号829-847（2020）·Zbl 1443.74257号 [67] Rackwitz，Rüdiger，可靠性分析——综述和一些观点。结构。安全。，4, 365-395 (2001) [68] 刘培玲；Armen Der，Kiureghian，《结构可靠性优化算法》。结构。安全。，3, 161-177 (1991) [69] 桑卡拉·马哈德万；Shi，Pan，非线性可靠性分析的多重线性化方法。机械工程杂志。，1165-1173（2001年） [70] 郝鹏；王玉田；刘，陈；王波；田、郭；李刚；王群；梁亮，江，多节点曲线加筋板的分层非确定性优化。AIAA J.，10，4180-4194（2018） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。