基于主动学习Kriging模型与序列重要抽样的随机-区间混合可靠性分析

来源：计算力学学报杂志2021年第4期北京时间：

作者：李刚,姜龙,赵刚

单位：大连理工大学 工程力学系 工业装备结构分析国家重点实验室, 大连 116024,大连理工大学 工程力学系 工业装备结构分析国家重点实验室, 大连 116024,大连理工大学 工程力学系 工业装备结构分析国家重点实验室, 大连 116024

摘要：针对随机-区间混合可靠性分析中复杂功能函数的高非线性和多设计点问题，本文提出了一种结合主动学习Kriging模型与序列重要抽样方法的混合可靠性分析方法。在序列重要采样方法中采用高斯混合分布作为提议分布进行逐级采样，逐步逼近最优重要抽样函数的采样样本；结合序列重要抽样方法的特点，提出了主动学习Kriging模型的两步学习方案，保证算法精度的前提下显著提高了效率。通过数值算例将本文方法与已有的混合可靠性分析方法对比，验证本文方法的准确性和高效性。

关键词：随机变量,区间变量,可靠性分析,序列重要抽样,Kriging模型,

基金资助：国家自然科学基金（11872142）；重点研发计划课题（2019YFA0706803）资助项目.