کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6773965 1431949 2018 8 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An active-learning algorithm that combines sparse polynomial chaos expansions and bootstrap for structural reliability analysis
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم یادگیری فعال که ترکیبی از گسترش های هرج و مرج چند ضلعی و بوت استرپ برای تحلیل قابلیت اطمینان ساختاری
کلمات کلیدی
هرج و مرج چندجمله ای گسترش می یابد، طرح های سازگار، بوت استرپ، قابلیت اطمینان ساختاری یادگیری فعال، 00-01، 99-00،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مهندسی عمران و سازه
چکیده انگلیسی
Polynomial chaos expansions (PCE) have seen widespread use in the context of uncertainty quantification. However, their application to structural reliability problems has been hindered by the limited performance of PCE in the tails of the model response and due to the lack of local metamodel error estimates. We propose a new method to provide local metamodel error estimates based on bootstrap resampling and sparse PCE. An initial experimental design is iteratively updated based on the current estimation of the limit-state surface in an active learning algorithm. The greedy algorithm uses the bootstrap-based local error estimates for the polynomial chaos predictor to identify the best candidate set of points to enrich the experimental design. We demonstrate the effectiveness of this approach on a well-known analytical benchmark representing a series system, on a truss structure and on a complex realistic frame structure problem.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Structural Safety - Volume 75, November 2018, Pages 67-74
نویسندگان
, ,