摘要
本发明公开了基于自适应聚类的多失效域结构可靠度优化方法及系统,该方法包括:基于工程结构数据,通过主动学习方法对Kriging代理模型进行第一阶段训练,构造第一阶段Kriging代理模型;基于自适应聚类算法对第一阶段Kriging代理模型进行失效域识别,构造重要抽样密度;基于重要抽样密度,通过主动学习方法对第一阶段Kriging代理模型进行第二阶段训练,输出第二阶段Kriging代理模型;基于第二阶段Kriging代理模型对工程结构进行失效概率计算,得到工程结构可靠度计算结果。本发明能够准确识别工程结构潜在的子失效域,进而提高工程结构的失效概率的计算效率。本发明作为基于自适应聚类的多失效域结构可靠度优化方法及系统,可广泛应用于结构可靠度优化技术领域。
技术关键词
可靠度优化方法
主动学习方法
工程结构数据
样本
蒙特卡罗方法
拉丁超立方抽样方法
有效性
工具箱构造
密度
表达式
指标
聚类算法
模块
符号
软件
系统为您推荐了相关专利信息
矿山生态修复
可见光
识别分类方法
识别分类系统
图像
模型压缩方法
样本
GAN模型
异常数据
历史运行数据
偏最小二乘回归模型
集成算法
异构特征
数据预处理算法
集成特征
画像构建方法
动态
个性化推荐方法
误差修正模型
动静态