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作者：谢翔宇;李恩颖;
单位：中南林业科技大学机电工程学院;
摘要：对机械结构使用代理模型的方法进行可靠性分析时，为了以较少的样本量拟合出精确模型，采用了一种基于Voronoi图样本驱动的自适应克里金模型的可靠性分析方法。该方法首先基于Voronoi图对全局划分区域，使用留一法在所划分的区域中选取出最敏感区域后再通过主动学习函数对该区域的样本点进行筛选，然后将选出最佳样本加入模型的训练集中，进而对模型进行迭代更新，从而提高模型的拟合精度。该方法的优势在于，构建精确的克里金模型只需使用较少的样本量，从而减少对功能函数的使用，提高了可靠性分析的效率，并且能够精确预测出失效概率。在转向架构架的疲劳可靠性分析中采用该方法，所构建模型的失效概率与真实值相比，误差小于1%，但是提高了33.51%的计算效率，实现了对转向架构架疲劳可靠性分析的准确性和高效性。
关键词：克里金模型;;区域划分;;主动学习;;转向架构架;;可靠性;;失效概率
基金资助：研究生教育质量工程全英文教学课程项目(2019YW003):有限元分析方法
