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J-GLOBAL ID：202202232140295007   整理番号：22A0439799

3段階逐次サンプリングベース適応サポートベクトル回帰モデルによる構造物の信頼性解析【JST・京大機械翻訳】

Reliability analysis of structures by a three-stage sequential sampling based adaptive support vector regression model

著者 (2件)： Roy Atin (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, Howrah, West Bengal 711103, India) ,  Chakraborty Subrata (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, Howrah, West Bengal 711103, India)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 219  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3段階適応サポートベクトル回帰(SVR)ベースのメタモデルを,限界状態関数(LSF)に順次近いサンプリング訓練データによって構築する。この手法は,陰的LSFを含む構造の信頼性評価のための縮小空間におけるサンプル不足の困難さを軽減する。特に,近似故障平面近くの十分な数のシミュレーション点を確保するために,重要度サンプリングを提案した。実験の設計は,まず全領域にわたる空間充填設計によって構築される。次に,SVRモデルのハイパーパラメータの最適選択を,一般化二乗平均平方根誤差(GRMSE)を最小化することにより決定した。注目されたGRMSE値より小さい近似LSFの大きさを有するモンテカルロシミュレーションサンプルのサブセットを選択した。次に,データポイントを,最大基準に基づいて,部分集合から順次追加した。最後に,SVRモデルを反復的に更新して,収束まで最新の部分集合からより多くのデータを加えることによって信頼性推定を改善した。誤った収束を避けるために,改良停止条件を提案した。破壊の非常に小さい確率の推定と共に提案した方法の有効性を3つの数値例を通して解明した。Copyright 2022 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： シミュレーション ,  故障 ,  *信頼性 ,  近似法 ,  *信頼性解析 ,  有効性
準シソーラス用語： 訓練データ ,  モンテカルロシミュレーション ,  信頼性評価 ,  重要度サンプリング ,  限界状態関数 ,  メタモデル ,  *サポートベクトル回帰 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： サポートベクトル回帰 ,  3段階逐次サンプリング ,  モンテカルロシミュレーション ,  信頼性解析 ,  小確率 ,  重要度サンプリング

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 段階 ,  逐次 ,  サンプリング ,  適応 ,  サポートベクトル回帰 ,  モデル ,  構造物 ,  信頼性解析