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Long-term risk-informed ship design optimization
DOI:10.1016/j.ress.2026.113259.png)
摘要
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• 基于贝叶斯主动学习(BAL-LTP)对海洋极端事件进行长期预测。
• 以长期平均异交率为目标的设计优化。
• 一种涉及贝叶斯优化和BAL-LTP的计算可行方法。
• 数值算例表明了高效的单循环优化效果。
• 基于FORM的短期预测和多保真度框架。
Keyword:
Mean outcrossing rate
Bayesian active learning
Lognormal process
Nonlinear wave-induced response
Bayesian optimization
AI总结
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期刊
R
IF:
11
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864
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引用论文
Extreme nonlinear ship response estimations by active learning reliability method and dimensionality reduction for ocean wave
MARINE STRUCTURES
IF5.1

