【摘 要】
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基于Kriging模型的高效全局可靠性分析(EGRA)方法在每次循环迭代过程中只能增加一个样本点.为了提高EGRA方法的效率,提出了一种基于多代理模型的改进全局可靠性分析算法.通过
【基金项目】
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NSFC-辽宁联合基金资助项目(U1708255).
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基于Kriging模型的高效全局可靠性分析(EGRA)方法在每次循环迭代过程中只能增加一个样本点.为了提高EGRA方法的效率,提出了一种基于多代理模型的改进全局可靠性分析算法.通过引入Kriging模型的预测误差,在每次循环迭代过程中,计算多个代理模型的期望可行函数(EFF)获得多个最佳样本点,将这些样本点同时加入到样本库中并更新所有代理模型,直到满足给定的精度为止.在建立极限状态函数高质量的近似模型后,采用蒙特卡罗方法进行可靠性分析.两个数值算例的分析结果表明,该方法具有较高的效率和准确性.
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