Kriging模型提升结构极限状态方程的可靠性分析

本文主要探讨的是"基于Kriging模型的结构可靠性分析"，针对结构极限状态方程（LSF）未知的情况，传统的响应面法（RSM）存在多项式假定，可能导致计算精度的局限。响应面法假设极限状态方程可以近似为一个简单的数学函数，但这种假定在复杂结构问题中可能不再适用。 作者们提出了一种新颖的方法，即利用Kriging模型来模拟未知的结构响应。Kriging是一种统计建模技术，特别适用于处理不确定性和非线性问题，它通过构建一个高精度的拟合模型来预测结构响应，无需对LSF形式做过多假设。这种方法的优点在于能够克服多项式逼近的局限，允许更准确地估计极限状态，从而提高可靠性分析的精度和稳定性。 Kriging模型结合最优化方法，如遗传算法或粒子群优化，用于求解可靠性指标，如安全系数或失效概率。相比于蒙特卡洛方法，Kriging方法显著减少了计算量，因为它的样本数量较少，但能提供更精确的结果。这对于大型结构分析来说是个巨大的优势，因为在实际工程中，效率是关键因素。 研究中，作者通过数值算例展示了基于Kriging模型的结构可靠性分析方法的有效性和实用性。与传统的响应面法相比，该方法在处理大型复杂结构的极限状态方程模拟时，显示出更高的计算精度和稳定性，这在实际工程项目中具有很高的应用价值。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种新的结构可靠性分析方法，利用Kriging模型替代多项式假设，有效地解决了在极限状态方程未知情况下进行可靠性计算的问题，为结构工程领域的可靠性分析提供了一种高效且精确的工具。