公开(公告)号：CN116956591A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310912358.0

申请日：2023-07-24

Applicant: 暨南大学

Inventor： 赵卫 ,  吴夜婷 ,  汪小平 ,  吕煜霖 ,  叶昊 ,  欧妍君

IPC: G06F30/20 ,  G06F30/10 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多重子区间分解和超参凸模型的结构可靠性分析方法，将结构参数不确定性用含相关矩阵的非概率超参凸集模型描述，采用类极坐标变换将不确定参数超参凸集模型转换为区间模型；根据一阶泰勒展开原理，以设计点为展开中心、平行坐标轴上有限样本点为基础，采用子区间分解分析方法结合离散教与学优化算法计算功能函数上、下限近似值；变换展开中心到近似极值点求得功能函数上、下限近似值，直至展开中心重复停止迭代，得到结构功能函数的上、下限近似值并计算结构可靠指标。本发明对不确定参数原始数据和资料缺乏，使用超参凸集模型描述复杂工程结构参数不确定性并评估结构可度时具有通用性和适应性，计算效率高。

公开(公告)号：CN115146366B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202210915687.6

申请日：2022-08-01

Applicant: 暨南大学

Inventor： 赵卫 ,  梁碧蓝 ,  汪小平 ,  范宁 ,  吕煜霖

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N20/10 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于Direct算法和少量样本更新的结构混合可靠性分析方法。首先，基于Direct优化算法，设置优化目标，对样本进行粗抽样，然后分别在安全域和不安全域，基于欧几里得距离的自适应选点规则和优化算法，不断采用自适应策略选取少量样本点更新样本集，并使用支持向量回归拟合近似功能函数，以内积核函数代替向高维空间的非线性映射，增强响应面方法的非线性适应性，在此基础上进行蒙特卡罗模拟，作结构可靠性分析。本发明在结构可靠性分析中有很好的通用性，能适应各类非线性问题，扩展了Direct优化算法、支持向量机机器学习方法在结构可靠性分析领域的适用范围，有重要的理论和工程意义。

公开(公告)号：CN115146366A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210915687.6

申请日：2022-08-01

Applicant: 暨南大学

Inventor： 赵卫 ,  梁碧蓝 ,  汪小平 ,  范宁 ,  吕煜霖

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N20/10 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于Direct算法和少量样本更新的结构混合可靠性分析方法。首先，基于Direct优化算法，设置优化目标，对样本进行粗抽样，然后分别在安全域和不安全域，基于欧几里得距离的自适应选点规则和优化算法，不断采用自适应策略选取少量样本点更新样本集，并使用支持向量回归拟合近似功能函数，以内积核函数代替向高维空间的非线性映射，增强响应面方法的非线性适应性，在此基础上进行蒙特卡罗模拟，作结构可靠性分析。本发明在结构可靠性分析中有很好的通用性，能适应各类非线性问题，扩展了Direct优化算法、支持向量机机器学习方法在结构可靠性分析领域的适用范围，有重要的理论和工程意义。