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J-GLOBAL ID：201902271513520066   整理番号：19A2678147

AK-ARBIS:小故障確率のための適応動径ベースの重要性サンプリングに基づく改良型AK-MCS【JST・京大機械翻訳】

AK-ARBIS: An improved AK-MCS based on the adaptive radial-based importance sampling for small failure probability

著者 (6件)： Yun Wanying (School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi 710072, China) ,  Yun Wanying (School of Aerospace Engineering and Applied Mechanics, Tongji University, Shanghai 200092, China) ,  Lu Zhenzhou (School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi 710072, China) ,  Jiang Xian (Aircraft Flight Test Technology Institute, Chinese Flight Test Establishment, Xi’an, Shaanxi 710089, China) ,  Zhang Leigang (China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing 100076, China) ,  He Pengfei (School of Aerospace Engineering and Applied Mechanics, Tongji University, Shanghai 200092, China)
資料名： Structural Safety  (Structural Safety)
巻： 82  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0261B  ISSN： 0167-4730  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)

抄録/ポイント： 信頼性解析における重要な問題は,より正確な故障確率を得るために,より小さい数のモデル評価を使用する方法である。この目的を達成するために,モンテカルロシミュレーションと適応クリギング(AK)モデル(AK-MCSと省略)に基づく反復法をEchardらにより2011年に提案したが,小さな故障確率に対しては,候補点の数は収束解に対して極端に大きい。これらのポイントは,AK-MCS法におけるクリギングモデルを更新するために,最良の次のサンプルを選択するために,現在のクリギングモデルによって評価する必要があり,大きな候補点は,クリギングモデルの適応更新プロセスをより時間がかかるようにする。したがって,小故障確率のためのAK-MCS法の適用性を改善するために,適応放射ベースの重要性サンプリング(ARBIS)を採用して,AK-MCS法における候補点の数を減少させ,AKモデル法(AK-ARBISと略記)と結合したARBISを提案した。ARBISのアイデアは,最適β球,すなわち,安全領域の最大球を見つけるために適応的であり,次に,最適β球内部のサンプルを安全として直接認識し,それらの状態(安全または失敗)を判断するために真の限界状態関数を呼ぶ必要がない。最適β球を発見する適応プロセスの間,Krigingモデルは,現在の球状リングの間のサンプルを含むだけのサンプリングプールにおけるU学習方式に基づく層の後に,層の後の不完全に更新された層である。Krigingモデルの更新プロセスは,最適β球が適応的に見つけられるまで停止し,収束条件を満たす。最適β球を見出すことにより,最適β球の外側の試料のみを含む候補試料の総数を減少させた。さらに,全体の候補サンプリングプールを,逐次的にいくつかのサブ候補サンプリングプールに分割した。提案方法は,AK-MCSの利点を継承するだけでなく,2つの観点からAK-MCSの信頼性解析時間を減少させる。一つは,候補サンプリングプールのサイズ縮小であり,もう一つは,適応的に探索された最適β球内に位置するサンプリング点が訓練プロセスに参加する必要がないため,実際の限界状態関数評価の低減である。高度に非線形の数値事例を分析することによって,非線形振動子システム,単純化した翼箱構造モデル,航空エンジンタービンディスクと平面10bar構造,小さな破壊確率を推定するための提案したAK-ARBIS方法の有効性と精度を検証した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： タービンディスク ,  有効性 ,  信頼性解析 ,  適応性 ,  *故障率 ,  簡素化 ,  クリギング ,  学習 ,  逐次近似 ,  安全性 ,  破壊確率
準シソーラス用語： 航空エンジン ,  限界状態関数 ,  Krigingモデル ,  モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応動径ベースの重要性サンプリング ,  クリギングモデル ,  候補サンプリングプール ,  訓練時間 ,  小故障確率

分類 (2件)： 構造力学一般  (HD01000X) ,  構造設計一般  (RA04010E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 故障確率 ,  適応 ,  動径 ,  重要性 ,  サンプリング ,  MCS