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题名非线性随机响应单侧尾部分布的代理模型算法
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作者
尹炜浩
杨海婷
黄滟雯
杨成
吕大刚
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机构
西南交通大学土木工程学院
西南交通大学陆地交通地质灾害防治技术国家工程研究中心
哈尔滨工业大学土木工程学院
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第9期1485-1492,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2600501)
四川省自然科学基金资助项目(2022NSFSC0458)
中铁第一勘察设计院集团有限公司科研开发项目(院科20-53,院科20-21)。
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文摘
对于大型复杂结构的非线性随机响应,随机模拟法是较为实用的工程分析方法。然而对于需要大量样本的尾部概率估计,高昂的计算成本限制了该类方法的应用。为了降低计算成本,开发了基于主动学习的高斯过程代理模型算法,但其主动学习优化策略仍需进一步完善,以满足工程中对单侧尾部概率分布估计精度的需求。为此提出了一种具有智能关注功能的搜索函数,构建了针对工程中事故风险极高的单侧尾部的算法。以地铁隧道环梁和衬砌间复杂粘结滑移行为为例,验证了该算法的有效性。相比原有算法,本文算法对单侧尾部概率的估计误差降低了30%。本文算法能更精确地估计复杂结构随机响应分布的单侧尾部概率,进而估计极端事故的发生概率,为风险测度和防灾管理决策提供量化分析依据。
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关键词
随机振动
非线性响应
高斯过程代理模型
主动学习
尾部概率
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Keywords
random vibration
nonlinear response
Gaussian process surrogate model
active learning
tail probability
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分类号
O324
[理学—一般力学与力学基础]
O322
[理学—力学]
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