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结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法。所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kriging方法来构造失效概率函数,即采用较少的训练样本来构造粗糙的失效概率函数,在此基础上通过添加新的违反学习函数约束的样本来更新失效概率函数,直到达到精度要求。对于每一个分布参数的训练样本点,所提方法采用分数矩约束的极大熵法来求解相应的失效概率样本。由于分数矩的计算采用了高效的降维积分,并且由于分数矩约束下极大熵法中优化策略高效地逼近了响应的概率密度函数,从而使得失效概率样本能够被高效高精度地估计出来。为了检验所提方法的精度及效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的失效概率函数求解的Bayes公式法及Monte Carlo法等,结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,且在满足精度要求的基础上大大降低了计算量。 相似文献
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武器系统效能指数幂函数基本定理的修正 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了武器系统效能指数幂函数基本定理,深入分析了武器系统效能指数随武器性能参数变化的可能规律,完善了武器系统效能指数幂函数基本定理的前提条件,修正了基本定理关于幂指数ωi≤1的关键结论.为研究武器作战效能指数与决定其各因素之间的函数关系,寻找合理的函数结构,建立统一、科学的作战效能指数理论奠定了基础. 相似文献
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拉丁超立方设计是最常用的计算机试验设计方法之一,针对现有拉丁超立方设计方法采样一次性且难以兼顾设计的空间均匀性和计算效率的问题,提出了一种演化排列拉丁超立方试验设计方法。通过对小样本设计的演化、排列信息继承和扩充等操作,以较小的计算量实现了样本的扩充与优化。此外,所提方法可以兼顾现有样本和新增采样点之间的关系,实现样本的序列扩充,这在实际近似建模过程中十分方便。通过多组数值试验,验证了本文方法在空间均匀性和计算效率等方面的优越性。 相似文献
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