基于ALK模型与子集模拟的主动学习可靠性分析方法

摘要： 针对主动学习Kriging(Active Learning Kriging, ALK)模型在评估小失效概率时遇到的候选样本过多、计算耗时的问题，提出了一种结合ALK模型与子集模拟(Subset Simulation, SS)的双阶段代理模型方法——ALK-SS~2。首先在第1阶段基于构建的极限状态函数代理模型，采用较少数量的SS最后一层样本作为候选样本完成极限状态面的粗略近似，... （共11页）