A novel learning function for adaptive surrogate-model-based reliability evaluation

替代模型 计算机科学 可靠性(半导体) 克里金 功能(生物学) 差异(会计) 机器学习 人工智能 数学优化 可靠性工程 数学 工程类 会计 物理 业务 生物 功率(物理) 进化生物学 量子力学
作者
Shiyuan Yang,Debiao Meng,Qingyuan Wang,Chang Yang
出处
期刊:Philosophical Transactions of the Royal Society A [Royal Society]
卷期号:382 (2264) 被引量:44
标识
DOI:10.1098/rsta.2022.0395
摘要

The classical reliability analysis methods, due to the ever-increasing complexity of engineering structure, may lead to higher and higher calculation errors and costs. The adaptive surrogate-model-based reliability evaluation method strikes a desirable balance between computational efficiency and accuracy, making it a prevalent technique in the domain of reliability evaluation. Learning function is the core of this reliability evaluation method. In this study, a novel learning function is proposed to adaptively choose the best update sample. This learning function does not depend on the prediction variance provided by the Kriging model. Therefore, this learning function is not limited to the Kriging model. In theory, it can be combined with different surrogate models. Four comparative cases are used to illustrate the computational efficiency and accuracy of the proposed method, including series system case with four branches, highly nonlinear two-dimensional numerical example, and two practical engineering case. This article is part of the theme issue 'Physics-informed machine learning and its structural integrity applications (Part 2)'.
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
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
青原完成签到,获得积分10
刚刚
琉璃应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
刚刚
淡定白枫发布了新的文献求助10
刚刚
ll应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
qyzhu发布了新的文献求助10
刚刚
典雅碧空应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
田様应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
1秒前
1秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
ekdjk发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1234发布了新的文献求助10
2秒前
机械师简完成签到,获得积分10
2秒前
归尘发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
英姑应助fc小肥杨采纳,获得10
2秒前
3秒前
weihe完成签到 ,获得积分10
3秒前
CipherSage应助哈哈哈哈哈采纳,获得10
4秒前
无花果应助赵小超采纳,获得10
4秒前
派先生发布了新的文献求助20
5秒前
kkkkk发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
Lucas应助畅快的涵蕾采纳,获得10
6秒前
7秒前
7秒前
KM比比完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
汉堡包应助ewetylgkhlj采纳,获得10
8秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 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 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970572
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3515219
关于积分的说明 11177438
捐赠科研通 3250374
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795265
邀请新用户注册赠送积分活动 875750
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805054