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Vehicle Reliability-based Design Methodology via Score Function and Adaptive Surrogate Model

机译：基于车辆可靠性的设计方法通过得分功能和自适应代理模型

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Traditional most probable point (MPP) reliability analysis using sensitivity information to find the MPP is difficult in vehicle reliability-based design optimization. In this paper, an adaptive surrogate model using Bayesian metric developed in previous work is used to represent the true performance functions and replace the true limit state function. The score function with reweighting scheme is exploited to compute the sensitivities of probabilistic responses with respect to the design variables, which are the mean values of the random variables. Numerical results indicate that the proposed methods can produce the best surrogate model and estimate the sensitivities of probabilistic responses accurately. The proposed methodology is demonstrated by a vehicle reliability-based design optimization problem with full frontal and offset frontal impacts.

机译：基于车辆可靠性的设计优化难以找到MPP的传统最理想点（MPP）可靠性分析。在本文中，使用先前作品中开发的使用贝叶斯度量标准的自适应代理模型来表示真正的性能函数并替换真限状态功能。利用重重方案的得分函数被利用来计算关于设计变量的概率响应的敏感性，这是随机变量的平均值。数值结果表明，所提出的方法可以生产最佳替代模型，并准确地估计概率响应的敏感性。所提出的方法是通过基于车辆可靠性的设计优化问题来证明，具有完全正面和偏移正面影响。

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来源
《FISITA World Automotive Congress》|2014年||共9页
会议地点
作者
Lei Shi;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 U46-53;
关键词
Surrogate Model; Reliability-based Design Optimization; Score Function; Reweighting Scheme;

机译：代理模型;基于可靠性的设计优化;得分功能;重量方案;

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