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Efficient global reliability sensitivity analysis method for structures involving distribution parameter uncertainty
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AI
DOI：10.1016/j.compstruc.2026.108374.png)
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摘要
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全局可靠性灵敏度分析用于量化结构输入参数分布的不确定性对结构安全性的影响，为基于可靠性的设计奠定基础。然而，对于具有隐式性能函数的复杂问题，随着输入维度增加，全局可靠性灵敏度指数的估计在计算上变得不可行。本文提出了一种高效的代理模型辅助全局可靠性灵敏度分析方法，该方法将代理采样方法与重要性采样嵌入子集模拟相结合，并通过双层自适应克里金模型进行增强。所提出方法的核心在于依次构建代理重要性采样密度函数，能够有效解耦子集模拟过程中输入变量及其分布参数的嵌套采样。基于此解耦采样框架，随后构建双层克里金模型，分别逼近性能函数和关于分布参数的失效概率函数。该方法将计算成本高昂的三重嵌套采样转化为单层结构性能评估。数值和工程算例表明，所提出的方法能够准确高效地识别影响结构可靠性的关键分布参数。
Keyword:
Reliability sensitivity analysis
Distribution parameter uncertainty
Kriging model
Surrogate sampling probability density function
Subset simulation
