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A dimensional reduction integration based stochastic collocation algorithm for estimating local reliability sensitivity
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.istruc.2025.110655.png)
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摘要
En 中文
局部可靠性灵敏度（LRS）用于量化随机输入向量分布参数对失效概率的影响，并能提供求解结构可靠性约束设计优化模型时搜索最优可设计分布参数的方向。然而，对于隐式性能函数，LRS的估计在效率方面仍存在挑战。为解决此挑战，本文推导了LRS的维度缩减积分（DRI）格式，并利用推导的DRI格式中积分核的连续性，设计了一种用于高效估计LRS的随机配置算法。首先，所提算法通过DRI改进了用于估计LRS积分中涉及的积分核的行为。其次，所提算法采用信息共享策略，使得单个随机配置节点集能够估计所有输入的所有分布参数的LRS，该策略消除了对输入维度及其分布参数的计算依赖，显著提高了效率。通过数值算例充分验证了所提方法在效率方面的显著优势。
Keyword:
Structural reliability
Local reliability sensitivity
Dimensional reduction integration
Stochastic collocation algorithm
期刊
IF:
4.3
论文数:
1.3W
被引数:
2.7W
机构
引用论文
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