-
公开(公告)号：CN111783209A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010637280.2
申请日：2020-07-03
申请人： 吉林大学
摘要： 本公开实施例中提供了一种学习函数与kriging模型结合的自适应结构可靠性分析方法，包括获取结构的功能函数g(x)，并获取影响结构功能函数的变量x及其分布信息；在采样空间 内抽取N个候选样本点，并再次抽取nL个初始随机样本点，组成训练集ζ；根据训练集ζ获取函数值Y，利用kriging模型构建代理模型利用蒙特卡洛仿真方法获得当前第k次迭代时所获得的代理模型的失效概率 判别是否符合收敛条件；利用学习函数自适应选择出新的样本点xnew，并将xnew并入ζ；最终获得结构的失效概率 本发明在保证精度的前提下提高了收敛速度，有效避免了其他一些学习函数因以单一样本点为核心的收敛准则而引起的样本点过度添加情况，从而提高了样本点的利用效率。
-
公开(公告)号：CN111783209B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010637280.2
申请日：2020-07-03
申请人： 吉林大学
摘要： 本公开实施例中提供了一种学习函数与kriging模型结合的自适应结构可靠性分析方法，包括获取结构的功能函数g(x)，并获取影响结构功能函数的变量x及其分布信息；在采样空间内抽取N个候选样本点，并再次抽取nL个初始随机样本点，组成训练集ζ；根据训练集ζ获取函数值Y，利用kriging模型构建代理模型利用蒙特卡洛仿真方法获得当前第k次迭代时所获得的代理模型的失效概率判别是否符合收敛条件；利用学习函数自适应选择出新的样本点xnew，并将xnew并入ζ；最终获得结构的失效概率本发明在保证精度的前提下提高了收敛速度，有效避免了其他一些学习函数因以单一样本点为核心的收敛准则而引起的样本点过度添加情况，从而提高了样本点的利用效率。
-
公开(公告)号：CN112115561A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010990123.X
申请日：2020-09-18
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于区间三角模糊数和模糊VIKOR法的改进FMEA方法，利用区间三角模糊数和模糊VIKOR法对传统FMEA进行改进。首先利用语言变量对失效模式的等级和风险因子的相对重要度进行评价，语言变量用区间三角模糊数表示。其次利用模糊层次分析法计算风险因子的主观权重，利用扩展的VIKOR法计算风险因子的客观权重，并根据改进博弈论组合赋权法计算风险因子的综合权重。最后利用模糊VIKOR法对失效模式的风险优先度进行排序。利用该方法对数控铣齿机工件箱系统进行评价，结果验证了该方法的适用性和有效性。
-
公开(公告)号：CN112115561B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010990123.X
申请日：2020-09-18
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于区间三角模糊数和模糊VIKOR法的改进FMEA方法，利用区间三角模糊数和模糊VIKOR法对传统FMEA进行改进。首先利用语言变量对失效模式的等级和风险因子的相对重要度进行评价，语言变量用区间三角模糊数表示。其次利用模糊层次分析法计算风险因子的主观权重，利用扩展的VIKOR法计算风险因子的客观权重，并根据改进博弈论组合赋权法计算风险因子的综合权重。最后利用模糊VIKOR法对失效模式的风险优先度进行排序。利用该方法对数控铣齿机工件箱系统进行评价，结果验证了该方法的适用性和有效性。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.017 秒)
