基于主动学习的复杂机械结构的可靠性分析

发布时间：2025-06-04 00:49

　　 为了提高复杂机械结构的可靠性分析效率,结合自适应学习函数VF和k-means聚类分析方法,提出一种新的主动学习方法 AK-MCS-K,该方法兼顾了失效概率的估计精度和计算效率.AK-MCSK方法实现了并行计算,即采用多台计算机在每次迭代的同时进行多个样本的模拟仿真.在评估仿真耗时、功能函数为隐式的复杂结构的可靠性时,迭代次数的减少可以有效地节省时间,提高计算效率.与其他算法相比,AK-MCS-K方法在满足精度的条件下具有更高的计算效率.最后以某一类型刚柔耦合火炮协调器简化模型为例,对火炮协调器的定位精度可靠性进行了分析.

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【文章目录】：
1 理论基础
    1.1 Monte Carlo法
    1.2 Kriging方法
2 AK-MCS-K方法
    2.1 自适应学习函数VF和学习停止条件
    2.2 k-means算法
    2.3 AK-MCS-K方法原理
    2.4 AK-MCS-K方法计算流程
    2.5 算例分析:多维非线性系统
3 火炮协调器定位精度可靠性分析
    3.1 火炮协调器简介
    3.2 协调器刚柔耦合模型可靠性分析
4 结论



本文编号：4049067