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J-GLOBAL ID：202202264378175663   整理番号：22A1174901

SBSC+SRU:拡張システム信頼性解析のための誤差誘導適応Kriging法【JST・京大機械翻訳】

SBSC+SRU: an error-guided adaptive Kriging method for expensive system reliability analysis

著者 (5件)： Yi Jiaxiang (School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Cheng Yuansheng (School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Cheng Yuansheng (Collaborative Innovation Center for Advanced Ship and Deep-Sea Exploration (CISSE), Shanghai, China) ,  Liu Jun (School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Liu Jun (Collaborative Innovation Center for Advanced Ship and Deep-Sea Exploration (CISSE), Shanghai, China)
資料名： Structural and Multidisciplinary Optimization  (Structural and Multidisciplinary Optimization)
巻： 65  号： 5  ページ： 134  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0188A  ISSN： 1615-147X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,SBSC+SRU:誤差誘導適応Krigingモデリング法を,多重故障モードによるシステム信頼性解析のために提案した。その中で,Krigingモデルの正確さを,新しい学習関数によって改良し,その中で,成分限界状態関数(CLSF)の大きさ,Krigingモデルの不確実性,およびCLSF間の結合関係を,新サンプルの位置および成分指数を同定するために考察した。次に,予測故障確率の最大推定相対誤差を,サンプルの間違った符号予測の確率を定量化することによって,導き出した。特異的であるために,非常に不確実なサンプルを最初に定義し,その後,すべてのCLSFs間のKrigingモデルと結合関係の予測を組み合わせて,各高度不確実サンプルの誤った符号予測の確率を推定した。したがって,提案方法はリアルタイム推定誤差を知って,精度要求の下で適応更新プロセスを終了することができた。並列および直列システム問題を含む3つの数値例および補強円筒シェルのシステム信頼性解析に関する工学事例を研究し,提案した方法の性能を検証した。結果は,提案手法が最先端の手法と比較してかなりの計算負荷を節約しながら必要な推定精度に収束することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 円筒シェル ,  *誤差 ,  学習 ,  故障率 ,  推定 ,  不確実性 ,  *信頼性解析 ,  多重化 ,  故障モード ,  解析モデル
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  推定精度 ,  計算負荷 ,  相対誤差 ,  実時間 ,  Krigingモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： システム信頼性解析 ,  適応クリギング法 ,  誤りに基づく停止基準 ,  多重故障モード

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張 ,  信頼性解析 ,  誤差 ,  誘導 ,  適応 ,  kriging法