Một phương pháp mô hình thay thế hiệu quả xem xét giảm bể mẫu ứng cử dựa trên hình cầu tối ưu an toàn đối với phân tích độ tin cậy hỗn hợp ngẫu nhiên-đoạn

Engineering with Computers - Trang 1-17 - 2023
Jiaqi Wang1, Zhenzhou Lu1
1School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China

Tóm tắt

Dưới các điều kiện không chắc chắn hỗn hợp ngẫu nhiên và khoảng, cấp độ an toàn cấu trúc được đo bằng giới hạn trên và dưới của xác suất thất bại (B-FP). Để ước lượng B-FP một cách chính xác, một phương pháp mô hình thay thế Kriging hiệu quả được đề xuất trong bài báo này, cùng với chiến lược giảm quy mô bể mẫu ứng cử (CSP) dựa trên hình cầu tối ưu an toàn (SOH). SOH được đặt tại gốc tọa độ với bán kính là chỉ số độ tin cậy và một chiến lược tìm kiếm SOH từng bước được đề xuất trong bài báo này. Trạng thái của mẫu ngẫu nhiên bên trong SOH có thể được xác định trực tiếp là an toàn. Dựa trên SOH, hiệu quả của việc huấn luyện mô hình Kriging để ước lượng B-FP có thể được cải thiện rất nhiều bằng các chiến lược được đề xuất sau: (1) Mô hình Kriging được cập nhật một cách thích ứng trong các tập con CSP ngẫu nhiên được tạo ra trong quá trình tìm kiếm từng bước SOH để tiết kiệm thời gian huấn luyện. (2) Bằng cách sử dụng SOH, cả kích thước CSP ngẫu nhiên và kích thước CSP kết hợp của các đầu vào ngẫu nhiên và khoảng đều được giảm. (3) Mô hình Kriging thích ứng được sử dụng để giải quyết lại chỉ số độ tin cậy bằng phương pháp chia đôi. Các ví dụ được trình bày cho thấy hiệu quả vượt trội của phương pháp được đề xuất so với các phương pháp hiện có dưới độ chính xác chấp nhận được.

Từ khóa

#phân tích độ tin cậy #mô hình Kriging #hình cầu tối ưu an toàn #xác suất thất bại #mẫu ứng cử

Tài liệu tham khảo

McFarland J, DeCarlo E (2020) A Monte Carlo framework for probabilistic analysis and variance decomposition with distribution parameter uncertainty. Reliab Eng Syst Saf 197:106807 Wang P, Li C, Liu F et al (2021) Global sensitivity analysis of failure probability of structures with uncertainties of random variable and their distribution parameters. Eng Comput. https://doi.org/10.1007/s00366-021-01484-7 Wang P, Zhang Z, Huang X et al (2022) An application of active learning Kriging for the failure probability and sensitivity functions of turbine disk with imprecise probability distributions. Eng Comput 38:3417–3437 Brevault L, Lacaze S, Balesdent M et al (2016) Reliability analysis in the presence of aleatory and epistemic uncertainties, application to the prediction of a launch vehicle fallout zone. J Mech Des 138:111401 Ben-Haim Y (1994) A non-probabilistic concept of reliability. Struct Saf 14:227–245 Chang Q, Zhou C, Wei P et al (2021) A new non-probabilistic time-dependent reliability model for mechanisms with interval uncertainties. Reliab Eng Syst Saf 215:107771 Wei T, Li F (2022) An adaptive bivariate decomposition method for interval optimization problems with multiple uncertain parameters. Eng Comput. https://doi.org/10.1007/s00366-021-01589-z Wang J, Lu Z, Shi Y (2018) Aircraft Icing safety analysis method in presence of fuzzy inputs and fuzzy state. Aerosp Sci Technol 82:172–184 Beer M, Ferson S, Kreinovich V (2013) Imprecise probabilities in engineering analyses. Mech Syst Signal Process 37:4–29 Baumgärtner A, Binder K, Hansen JP et al (2013) Applications of the Monte Carlo method in statistical physics. Springer, Berlin, Heidelberg Grooteman F (2008) Adaptive Radial-based importance sampling method for structural reliability. Struct Saf 30:533–542 Bauwens L, Bos C, Van Dijk H et al (2004) Adaptive radial-based direction sampling: some flexible and robust Monte Carlo integration methods. J Econom 123:201–225 Zhou C, Xiao N, Zuo M et al (2022) An improved Kriging-based approach for system reliability analysis with multiple failure modes. Eng Comput 38:1813–1833 Zhang X, Pandey M, Yu R et al (2022) HALK: A hybrid active-learning Kriging approach and its applications for structural reliability analysis. Eng Comput 38:3039–3055 Yang X, Liu Y, Gao Y et al (2015) An active learning kriging model for hybrid reliability analysis with random and interval variables. Struct Multidiscip Optim 51:1003–1016 Shi Y, Lu Z, Xu L et al (2019) An adaptive multiple-kriging-surrogate method for time-dependent reliability analysis. Appl Math Model 70:545–571 Yun W, Lu Z, Jiang X (2019) AK-SYSi: an improved adaptive kriging model for system reliability analysis with multiple failure modes by a refined U learning function. Struct Multidiscip Optim 59:263–278 Zheng P, Wang C, Zong Z et al (2017) A new active learning method based on the learning function U of the AK-MCS reliability analysis method. Eng Struct 148:185–194 Yun W, Lu Z, Jiang X et al (2020) AK-ARBIS: an improved AK-MCS based on the adaptive radial-based importance sampling for small failure probability. Struct Saf 82:101891 Wang C, Qiu Z, Xu M et al (2017) Novel reliability-based optimization method for thermal structure with hybrid random, interval and fuzzy parameters. Appl Math Model 47:573–586 Wang C, Matthies H (2020) A comparative study of two interval-random models for hybrid uncertainty propagation analysis. Mech Syst Signal Process 136:106531 Wang C, Qiu Z (2015) Hybrid uncertain analysis for steady-state heat conduction with random and interval parameters. Int J Heat Mass Transf 80:319–328 Wu Y, Jiang C (2014) A reliability analysis method for structures with hybrid probability-interval considering fuzzy uncertainty. J Mech Strength 36:393–401 Chowdhury M, Song C, Gao W et al (2016) Reliability analysis of homogeneous and bimaterial cracked structures by the scaled boundary finite element method and a hybrid random-interval model. Struct Saf 59:53–66 Xie S, Pan B, Du X (2016) An efficient hybrid reliability analysis method with random and interval variables. Eng Optim 48:1459–1473 Du X, Venigella P, Liu D (2009) Robust mechanism synthesis with random and interval variables. Mech Mach Theory 44:1321–1337 Jiang C, Li W, Han X et al (2011) Structural reliability analysis based on random distributions with interval parameters. Comput Struct 89:2292–2302 Sacks J, Schiller S, Welch W (1989) Design for computer experiment. Technometrics 31:41–47 Wang C, Qiang X, Xu M et al (2022) Recent advances in surrogate modeling methods for uncertainty quantification and propagation. Symmetry 14:1219 Hu Z, Mahadevan S (2016) A single-loop kriging surrogate modeling for time-dependent reliability analysis. J Mech Des 138:061406 Wang Z, Wang P (2015) A double-loop adaptive sampling approach for sensitivity-free dynamic reliability analysis. Reliab Eng Syst Saf 145:346–356 Wang J, Lu Z (2020) Probabilistic safety model and its efficient solution for structure with random and interval mixed uncertainties. Mech Mach Theory 147:103782 Echard B, Gayton N, Lemaire M (2011) AK-MCS: an active learning reliability method combining Kriging and Monte Carlo simulation. Struct Saf 33:145–154