耦合支持向量回归和拟均匀重要性抽样的可靠性分析方法

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耦合支持向量回归和拟均匀重要性抽样的可靠性分析方法
申请号:CN202411880134
申请日期:2024-12-19
公开号:CN119808562B
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
一种耦合支持向量回归和拟均匀重要性抽样的可靠性分析方法,包括:获取待评估结构的组成,确认结构的失效模式及对应的功能函数;通过Sobol采样得到代理建模序列和可靠性评估序列;通过均匀采样转换将代理建模序列和可靠性评估序列分别转换为第一均匀样本和第二均匀样本;根据功能函数计算第一均匀样本的系统响应,得到第一系统响应样本;将第一均匀样本和第一系统响应样本进行归一化作为训练数据,对支持向量回归模型进行训练;将第二均匀样本输入至训练好的支持向量回归模型,得到结构可靠性;本发明提出基于Sobol的拟均匀重要性抽样,能够更好的覆盖失效空间,抽样结果具有更低的分散性,将其与支持向量回归模型进行耦合后,能够提高精度以及建模效率。
技术关键词
可靠性分析方法 支持向量回归模型 样本 累积分布函数 结构失效概率 序列 悬臂梁结构 模型训练模块 可靠性分析系统 钢梁结构 模型误差 载荷 概率密度函数 分析模块 可读存储介质 模式 数据
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