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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.
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文献信息
篇名 基于高斯过程回归的工程结构失效概率快速估计方法
来源期刊 空间结构 学科 工学
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
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 82-87
页数 分类号 TU311.2
字数 语种 中文
DOI 10.13849/j.issn.1006-6578.2014.03.082
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苏国韶 广西大学土木建筑工程学院 86 1041 18.0 29.0
5 王志成 广西大学土木建筑工程学院 3 13 2.0 3.0
6 肖义龙 广西大学土木建筑工程学院 5 15 3.0 3.0
7 郝俊猛 广西大学土木建筑工程学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
结构可靠度
失效概率
蒙特卡洛法
高斯过程
有限元法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空间结构
季刊
1006-6578
33-1205/TU
大16开
浙江大学玉泉校区土木科技馆406
1994
chi
出版文献量(篇)
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12101
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