一种基于AK-MCS-K的失效概率函数估计方法OA北大核心CSTPCD

针对可靠性优化设计中失效概率函数求解复杂、计算量大等问题,提出一种求解失效概率函数的高效方法。所提方法的基本思路是利用自主学习Kriging方法构造输入变量全空间在失效边界处的局部代理模型,进而通过该局部代理模型结合Monte Carlo模拟法计算在指定分布参数样本下结构的失效概率,然后基于Kriging方法拟合分布参数样本点与对应结构失效概率之间的函数关系,最终建立用Kriging模型表达的失效概率函数的隐式函数。为了检验所提方法的精度和效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的求解失效概率函数方法的计算结果。算例结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,并在满足精度要求的基础上显著降低了计算量。