基于Kriging模型的子集模拟方法

研究建筑结构失效的准确判断问题.在实际工程,需对每个随机样本点进行结构分析,一旦建筑工程较大,需要采集的随机样本数量较大,需要较大的计算成本,造成计算的耗时,甚至模型不收敛.传统的基于Kriging模型的工程结构失效判断方法,受到模型不稳定的影响,影响建筑失效判断的准确性.为此提出了基于Kriging模型的子集模拟方法,引入学习函数主动寻找并添加训练样本,对每个中间失效域建立对应的Kriging模型,用Kriging模型的预测值代替结构实际功能函数值进行仿真计算.实验仿真表明,改进模型只需要进行少量的结构分析就能得到与子集模拟方法类似的仿真结果,可以和有限元程序对接,能够大幅度降低仿真方法的计算代价.