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Bruno Sudret
Bruno Sudret
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新的AL-SPCE方法增强了随机模型的可靠性分析
研究人员开发了一种名为AL-SPCE的新方法，该方法结合了主动学习和随机多项式混沌展开，以改进非确定性模型的可靠性分析。与传统的蒙特卡洛模拟和之前的基于代理的方法相比，这种方法显著降低了计算成本。AL-SPCE识别出模拟器具有高预测不确定性的区域，从而实现更有效和准确的可靠性估计，这一点已在三种问题类型中得到验证。
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新方法改进随机系统的可靠性分析
研究人员提出了一种新的方法，用于对具有非确定性行为的系统的可靠性进行分析，在这种系统中，即使输入相同，模拟也会产生不同的输出。该方法利用广义 lambda 模型和随机多项式混沌展开作为代理模型，以有效地学习固有的随机性。与传统的蒙特卡洛模拟相比，该技术显著降低了计算成本，并通过涉及解析函数、梁模型和实际风力涡轮机的案例研究得到了证明。