清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Adaptive Kriging-assisted system reliability method for implicit limit state surfaces and its application in landslide runout risk assessment

极限状态设计 山崩 极限(数学) 可靠性(半导体) 克里金 岩土工程 国家(计算机科学) 可靠性工程 地质学 计算机科学 结构工程 工程类 数学 物理 算法 数学分析 机器学习 功率(物理) 量子力学
作者
Wenwang Liao,Jian Ji,Ha H. Bui
出处
期刊:Computers and Geotechnics [Elsevier]
卷期号:172: 106426-106426
标识
DOI:10.1016/j.compgeo.2024.106426
摘要

It is still a challenging task to implement efficient methods for reliability analysis, especially for complex engineering systems that have implicit limit state surfaces and multiple failure modes. In this paper, an adaptive Kriging-assisted system reliability method is proposed to solve system reliability assessment problems. The proposed method uses an adaptive Kriging-based trust region to obtain the design point of each component failure mode based on the first-order reliability method in the first stage. By adding barrier functions to the potential limit state functions (LSFs) around the candidate design point, a new limit state function is obtained and used for the next failure mode identification in the second stage. After identifying all the potential failure modes, the system reliability assessment can be initially approximated by direct integration or binomial bounds theory. The accuracy of approximating failure probability can be enhanced by importance sampling or active learning in the third stage. Two case studies with quantitative landslide risk assessment are used to show the efficiency and accuracy of the proposed method. With the help of the smoothed-particle hydrodynamics method (SPH), the large deformation behaviours which may induce a strong nonlinear limit state surface can be used as the indicators of the failure consequences. The results show that the method proposed in this paper is capable of solving high non-linearity implicit LSFs. It also exhibits potential in handling problems with small failure probabilities.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ww完成签到,获得积分10
15秒前
LULU完成签到,获得积分10
17秒前
32秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
58秒前
爱静静应助科研通管家采纳,获得10
58秒前
58秒前
YOKO发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI2S应助he~tui~~采纳,获得10
1分钟前
情怀应助YOKO采纳,获得10
1分钟前
方白秋完成签到,获得积分10
1分钟前
1437594843完成签到 ,获得积分10
2分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
合不着完成签到 ,获得积分10
3分钟前
4分钟前
充电宝应助如意的思真采纳,获得10
4分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
敏感的百招完成签到,获得积分10
5分钟前
土豪的灵竹完成签到 ,获得积分10
6分钟前
Ze萍完成签到 ,获得积分10
6分钟前
cc完成签到,获得积分10
6分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
背书强完成签到 ,获得积分10
7分钟前
7分钟前
gwbk完成签到,获得积分10
7分钟前
灵巧寄风完成签到,获得积分10
8分钟前
可爱的函函应助清雨采纳,获得10
8分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得10
8分钟前
9分钟前
清雨发布了新的文献求助10
9分钟前
清雨完成签到,获得积分10
9分钟前
liu95完成签到 ,获得积分10
9分钟前
跳跃的白云完成签到 ,获得积分10
9分钟前
小鱼完成签到,获得积分10
10分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得20
10分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得10
10分钟前
宇文非笑完成签到 ,获得积分10
11分钟前
万能图书馆应助Lianna采纳,获得20
11分钟前
Anthocyanidin完成签到,获得积分10
11分钟前
高分求助中
Evolution 10000
Distribution Dependent Stochastic Differential Equations 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
A new species of Velataspis (Hemiptera Coccoidea Diaspididae) from tea in Assam 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
Die Gottesanbeterin: Mantis religiosa: 656 400
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3158649
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2809798
关于积分的说明 7883715
捐赠科研通 2468521
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1314293
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 630575
版权声明 601983