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Enhancing meta-model-based importance sampling by subset simulation

机译：通过子集仿真增强基于元模型的重要性采样

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Meta-models are commonly used in structural reliability analysis in order to surrogate limit state functions that depend on the output of a computationally-expensive simulation model such as a finite element model. In this paper we present a way of using a Kriging surrogate of the limit state function as a means to derive a quasi-optimal importance sampling density, which leads to an unbiased estimator of the probability of failure. For computational efficiency a splitting technique similar to that introduced in subset simulation is used. The method is illustrated on a two-component series system and a truss reliability problem. It appears remarkably accurate also for cases with very small probabilities of failure (e.g. 10~(-6/-7).
机译：元模型通常用于结构可靠性分析中，以替代依赖于计算昂贵的仿真模型（如有限元模型）输出的极限状态函数。在本文中，我们提出了一种使用极限状态函数的Kriging替代方法来导出准最优重要性采样密度的方法，该方法导致了对失效率概率的无偏估计。为了提高计算效率，使用了类似于子集仿真中引入的拆分技术。该方法在两部件串联系统和桁架可靠性问题上进行了说明。对于失败概率非常小的案例（例如10〜（-6 / -7）），它似乎也非常准确。

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  • 来源
  • 会议地点 Yerevan(AM)
  • 作者

    B. Sudret; V. Dubourg; J.-M. Bourinet;

  • 作者单位

    Universite Paris-Est - Laboratoire Navier (Ecole des Ponts ParisTech, IFSSTAR, CNRS)Marne-la-Vallee, FRANCE;

    Phimeca Engineering, Centre d'Affaires du Zenith, Cournon d'Auvergne, FRANCE;

    Clermont Universite, IFMA, Institut Pascal, Aubiere, FRANCE;

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  • 正文语种 eng
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