基于ALK模型與子集模擬的主動學習可靠性分析方法

摘要： 針對主動學習Kriging(Active Learning Kriging, ALK)模型在評估小失效概率時遇到的候選樣本過多、計算耗時的問題，提出了一種結合ALK模型與子集模擬(Subset Simulation, SS)的雙階段代理模型方法——ALK-SS~2。首先在第1階段基于構建的極限狀態(tài)函數代理模型，采用較少數量的SS最后一層樣本作為候選樣本完成極限狀態(tài)面的粗略近似，...