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基于两阶段收敛准则的钢箱梁疲劳可靠度分析方法

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本发明公开了基于两阶段收敛准则的钢箱梁疲劳可靠度分析方法，属于桥梁疲劳可靠度分析技术领域。步骤一、初始化内部克里金代理模型，采用U函数以主动学习的方式在失效面附近不断增加样本点进行训练，并得到失效概率的估计误差；步骤二、通过定义中间失效事件，构建子集模拟外部框架，将极小的失效概率转化为一系列较大的条件失效概率，在不同层级的子集中训练克里金代理模型直至收敛；步骤三、重复以上步骤，不断定义新的子集，并训练克里金代理模型直到满足两阶段收敛准则。本发明不仅可以保证失效概率的估计精度，还可以提高效率，并且对失效概率的数值大小不敏感，从而验证了本方法的准确性和高效性。

著录项

公开/公告号CN112528517B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-22

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨工业大学;
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申请/专利号CN202011548489.8
发明设计人李惠;徐阳;陈家辉;陈智成;
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申请日2020-12-24
分类号G06F30/20(20200101);G06F17/15(20060101);G06F119/04(20200101);
代理机构23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;
代理人刘景祥
地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
入库时间 2022-08-23 12:38:26

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外文文献

1. 基于两阶段收敛准则的钢箱梁疲劳可靠度分析方法 [P] . 中国专利： CN112528517B . 2021.10.22
2. 基于两阶段收敛准则的钢箱梁疲劳可靠度分析方法 [P] . 中国专利： CN112528517A . 2021-03-19
3. Combining model-based and genetic-based offspring generation for multi-objective optimization using convergence criteria [P] . 日本专利： JP4790590B2 . 2011-10-12

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4. Combining model-based and genetics-based offspring generation for multi-objective optimization using a convergence criterion [P] . 美国专利： US7739206B2 . 2010-06-15

机译：结合基于模型和基于遗传的后代，使用收敛准则进行多目标优化
5. Combining model-based and genetics-based offspring generation for multi-objective optimization using a convergence criterion [P] . 欧洲知识产权局专利： EP1818862A1 . 2007-08-15

机译：使用收敛准则将基于模型和基于遗传的后代组合用于多目标优化