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基于改进梯度提升决策树—蒙特卡罗法的超大型集装箱船绑扎桥可靠性分析
基于改进梯度提升决策树—蒙特卡罗法的超大型集装箱船绑扎桥可靠性分析
作者:
李放
王德禹
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
绑扎桥
可靠性分析
SMOTE算法
梯度提升决策树
蒙特卡罗方法
摘要:
[目的]对超大型集装箱船绑扎桥结构而言,复杂的设计结构和恶劣的载荷环境对其可靠性提出了更高的要求.针对大型船舶结构可靠性分析时计算效率低、计算精度差等问题,提出基于改进梯度提升决策树—蒙特卡罗(GBDT-MC)方法.[方法]首先,通过Python库建立改进梯度提升决策树(GBDT)的近似模型,根据实验生成较少的样本点,并筛选位于失效面附近的样本点;接着,运用SMOTE算法合成新的样本点并参与有限元计算,进而结合原有的样本点形成训练集;然后,采用已训练的近似模型预测蒙特卡罗(MC)方法所产生的样本点信息,完成结构的可靠性分析;最后,运用算例验证改进GBDT-MC方法的可行性和准确性,并将其应用于超大型集装箱船绑扎桥结构的可靠性分析.[结果]计算结果表明:案例中超大型集装箱船绑扎桥在静态绑扎力作用下的失效概率误差为 3.5%,改进GBDT-MC方法的计算耗时为2.55 h,而MC方法则需要416.7 h,可见在允许的计算误差范围内,改进GBDT-MC方法可以大为缩减可靠性分析的计算时间.[结论]改进GBDT-MC方法能显著提高计算精度并缩短计算时间,可为结构可靠性的优化设计提供支持.
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集装箱船
船型经济性
规模经济
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集装箱船大型化
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文献信息
篇名
基于改进梯度提升决策树—蒙特卡罗法的超大型集装箱船绑扎桥可靠性分析
来源期刊
中国舰船研究
学科
交通运输
关键词
绑扎桥
可靠性分析
SMOTE算法
梯度提升决策树
蒙特卡罗方法
年,卷(期)
2020,(2)
所属期刊栏目
结构与装置
研究方向
页码范围
63-69
页数
7页
分类号
U661.42
字数
5915字
语种
中文
DOI
10.19693/j.issn.1673-3185.01613
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
王德禹
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
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30.0
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李放
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
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研究主题发展历程
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梯度提升决策树
蒙特卡罗方法
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
中国舰船研究
主办单位:
中国舰船研究设计中心
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-3185
CN:
42-1755/TJ
开本:
大16开
出版地:
湖北省武汉市张之洞路268号
邮发代号:
创刊时间:
2006
语种:
chi
出版文献量(篇)
1977
总下载数(次)
4
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