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基于高斯过程回归的工程结构失效概率快速估计方法

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摘要高斯过程机器学习是基于严格的统计学习理论而新发展的方法,该方法在求解小样本、高维数的非线性问题上具有一定的适应性.针对采用直接蒙特卡洛方法进行功能函数计算代价较高的结构可靠度分析时计算效率过低的瓶颈问题,提出了一种基于高斯过程回归模型的直接蒙特卡洛模拟方法.该方法利用有限元等数值方法构造少量的学习样本,通过学习后的高斯过程回归模型重构隐式功能函数,直接建立随机变量与功能函数值的映射关系,进而结合直接蒙特卡洛方法推求结构的失效概率与可靠指标.算例研究表明,该方法简单易行,与传统蒙特卡洛模拟法相比较,计算效率明显较高,且易于与各种工程结构分析程序或商业计算软件相结合.

DOI ojz7or3e45/1436946

作者郝俊猛;苏国韶;王志成;肖义龙

机构地区不详

出处《空间结构》 2014年3期

关键词结构可靠度失效概率蒙特卡洛法高斯过程有限元法

分类 [建筑科学][结构工程]

出版日期 2014年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）