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一種融合交叉熵自適應(yīng)抽樣與ALK模型的可靠性分析方法

機(jī)械工程學(xué)報(bào) 頁(yè)數(shù)： 10 2023-12-18
摘要： 在估計(jì)小失效概率時(shí)，基于主動(dòng)學(xué)習(xí)Kriging(Active learning Kriging,ALK)模型的可靠性方法常常面臨候選樣本過(guò)多，計(jì)算耗時(shí)的問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題，引入改進(jìn)的交叉熵自適應(yīng)重要抽樣(Improved cross-entropy adaptive important sampling,iCE-AIS)，提出一種融合ALK模型與iCE-AIS的高效可靠性方法。... （共10頁(yè)）

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