结构可靠度分析的高斯过程重要抽样方法  

Gaussian Process Importance Sampling Method for Structural Reliability Analysis

作　　者：肖义龙[1] 苏国韶[1] 

机构地区：[1]广西大学土木建筑工程学院,广西南宁530004

出　　处：《水力发电》2010年第12期31-33,50,共4页Water Power

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50809017);中国博士后科学基金(20080440812);广西自然科学基金(0832023)

摘　　要：针对传统复杂水工结构可靠度分析方法的局限性,提出了结构可靠度分析的高斯过程重要抽样方法。通过高斯过程机器学习方法实现结构功能函数及其偏导数的显式表达,进而结合传统重要抽样法计算结构的失效概率与可靠指标。实例验证了方法的可行性,与传统方法相比较,高斯过程重要抽样方法具有计算精度高、计算效率高和参数自适应化等优点。For dealing with the limitations of conventional methods on analyzing hydraulic structural reliability,a new method combining the Gaussian Process(GP) and importance sampling method(ISM) was proposed.The implicit performance and its derivatives in structure stability analysis were approximated by GP model with explicit formulation,and importance sampling method was applied to get failure probability and reliability index of structure.The case studies show that the method is feasible and has advantages of higher accuracy,higher efficiency and adaptive parameter determination.

关 键 词：结构可靠度分析 高斯过程 抽样方法 Reliability Analysis Sampling Method 机器学习方法 重要抽样法 参数自适应 显式表达 实现结构 实例验证 失效概率 可靠指标 计算效率 计算精度 计算结构 功能函数 分析方法 传统方法 偏导数 

分 类 号：TV73[水利工程—水利水电工程] TM612[电气工程—电力系统及自动化]