本發明公開了基于兩階段收斂準則的鋼箱梁疲勞可靠度分析方法,屬于橋梁疲勞可靠度分析技術領域。步驟一、初始化內部克里金代理模型,采用U函數以主動學習的方式在失效面附近不斷增加樣本點進行訓練,并得到失效概率的估計誤差;步驟二、通過定義中間失效事件,構建子集模擬外部框架,將極小的失效概率轉化為一系列較大的條件失效概率,在不同層級的子集中訓練克里金代理模型直至收斂;步驟三、重復以上步驟,不斷定義新的子集,并訓練克里金代理模型直到滿足兩階段收斂準則。本發明不僅可以保證失效概率的估計精度,還可以提高效率,并且對失效概率的數值大小不敏感,從而驗證了本方法的準確性和高效性。
聲明:
“基于兩階段收斂準則的鋼箱梁疲勞可靠度分析方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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