支持向量分类在系统可靠度分析中的迁移抽样算法

"结构系统可靠度分析的SVC抽样迁移算法 (2014年) - 西南交通大学学报" 这篇2014年的学术论文由白冰、李乔和张清华共同撰写，发表在《西南交通大学学报》上，主要探讨了结构系统可靠度分析的新方法——支持向量分类(Support Vector Classification, SVC)抽样迁移算法。该算法旨在解决在结构系统可靠度计算中遇到的复杂约界分析问题，特别是针对系统多失效模式的特点。 在传统的结构系统可靠度分析中，计算通常涉及复杂的约界分析处理，这在处理多失效模式时变得尤为困难。论文提出引入系统极限状态曲面的概念，这是对系统可能达到的失效状态的数学描述。通过支持向量分类算法，可以对这个失效曲面进行直接重构，从而简化分析过程。SVC是一种监督学习方法，它在机器学习领域常用于分类任务，能有效地处理高维数据并找到最优分类边界。 接下来，论文结合拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)的抽样迁移策略，提出了SVC抽样迁移算法。LHS是一种高效的统计抽样技术，能够确保样本在输入空间中的均匀分布。将LHS与SVC相结合，可以提高抽样效率，减少计算所需的工作量，并加速算法的收敛。 通过对比分析两个典型算例，论文证明了提出的SVC抽样迁移算法相对于传统的蒙特卡洛(Monte Carlo)方法具有显著优势。该算法的抽样工作量减少了87%，同时计算结果的相对误差保持在1%以内，表明其在精度和效率上都表现优秀。更重要的是，该算法避免了现有β约界算法中需要人为假定失效状态的局限性，更适合实际工程中的结构可靠度分析。 关键词涵盖了系统可靠度、系统极限状态方程、支持向量分类机、迁移抽样和失效模式，这些是论文讨论的核心概念。这篇论文为结构工程领域的可靠度分析提供了一种新的、高效的方法，有助于优化计算流程，提升分析精度，对于结构安全性的评估具有重要意义。