公开(公告)号：CN112528517B

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202011548489.8

申请日：2020-12-24

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李惠 ,  徐阳 ,  陈家辉 ,  陈智成

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/15 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了基于两阶段收敛准则的钢箱梁疲劳可靠度分析方法，属于桥梁疲劳可靠度分析技术领域。步骤一、初始化内部克里金代理模型，采用U函数以主动学习的方式在失效面附近不断增加样本点进行训练，并得到失效概率的估计误差；步骤二、通过定义中间失效事件，构建子集模拟外部框架，将极小的失效概率转化为一系列较大的条件失效概率，在不同层级的子集中训练克里金代理模型直至收敛；步骤三、重复以上步骤，不断定义新的子集，并训练克里金代理模型直到满足两阶段收敛准则。本发明不仅可以保证失效概率的估计精度，还可以提高效率，并且对失效概率的数值大小不敏感，从而验证了本方法的准确性和高效性。

公开(公告)号：CN112528517A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011548489.8

申请日：2020-12-24

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李惠 ,  徐阳 ,  陈家辉 ,  陈智成

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/15 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了基于两阶段收敛准则的钢箱梁疲劳可靠度分析方法，属于桥梁疲劳可靠度分析技术领域。步骤一、初始化内部克里金代理模型，采用U函数以主动学习的方式在失效面附近不断增加样本点进行训练，并得到失效概率的估计误差；步骤二、通过定义中间失效事件，构建子集模拟外部框架，将极小的失效概率转化为一系列较大的条件失效概率，在不同层级的子集中训练克里金代理模型直至收敛；步骤三、重复以上步骤，不断定义新的子集，并训练克里金代理模型直到满足两阶段收敛准则。本发明不仅可以保证失效概率的估计精度，还可以提高效率，并且对失效概率的数值大小不敏感，从而验证了本方法的准确性和高效性。