基于支持向量机的序列可靠性优化方法

在工程设计中,可靠性优化设计通常计算量较大或精度不够。本文提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine)和MPP(Most Probable Point)的可靠性分析方法。用SVM在MPP处替代原极限状态函数,并利用极限状态函数的梯度信息,使SVM模型穿过MPP并与原函数相切,再基于SVM采用重要抽样法计算失效概率。然后,将SORA(Sequential Optimization and Reliability Assessment)与基于SVM的可靠性分析方法相集成,将传统的双循环可靠性优化算法解耦为单循环,并通过基于SVM的可靠性分析方法修正了SORA中由于线性近似带来的误差,保证了最优设计点处可靠性分析的精度。算例证明,该方法在处理非线性问题时具有精确度高和计算量适度的特点