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J-GLOBAL ID：202202242528210326 整理番号：22A0150638

正確で効率的な構造信頼性解析のための先進機械学習アプローチと結合したハイブリッド強化モンテカルロシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Hybrid enhanced Monte Carlo simulation coupled with advanced machine learning approach for accurate and efficient structural reliability analysis

著者 (6件)：

Luo Changqi

(School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)

Keshtegar Behrooz

(Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Zabol, P.B. 9861335856, Zabol, Iran)

Zhu Shun Peng

(School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)

Zhu Shun Peng

(Center for System Reliability & Safety, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)

Taylan Osman

(Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, P.O. Box 80204, Jeddah 21589, Saudi Arabia)

Niu Xiao-Peng

(School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)

資料名：

Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering (Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering)

巻： 388 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： E0856A ISSN： 0045-7825 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

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