【摘 要】
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为了更加合理地确定Kriging模型样本点数量,提高Kriging模型对目标函数极值区域的预测精度,提出了一种自适应Kriging模型并将其应用于桥梁结构有限元模型修正.该方法首先通过中心复合设计估算初始样本点数量,然后利用拉丁超立方设计获得初始样本点的空间分布,并初步构建Kriging模型;最后利用期望改善准则(EI准则)控制新增样本点位置,使其位于目标函数极值附近区域;新增样本点的最终数量由收敛准则确定.利用测试函数比较了自适应Kriging模型和标准Kriging模型的预测精度;并以一座人行斜拉桥模
【机 构】
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武汉理工大学土木工程与建筑学院,湖北武汉430070
【出 处】
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中山大学学报（自然科学版）（中英文）
论文部分内容阅读
为了更加合理地确定Kriging模型样本点数量,提高Kriging模型对目标函数极值区域的预测精度,提出了一种自适应Kriging模型并将其应用于桥梁结构有限元模型修正.该方法首先通过中心复合设计估算初始样本点数量,然后利用拉丁超立方设计获得初始样本点的空间分布,并初步构建Kriging模型;最后利用期望改善准则(EI准则)控制新增样本点位置,使其位于目标函数极值附近区域;新增样本点的最终数量由收敛准则确定.利用测试函数比较了自适应Kriging模型和标准Kriging模型的预测精度;并以一座人行斜拉桥模型修正为例,对比了基于自适应Kriging模型和标准Kriging模型的修正结果.结果表明:在样本点总数一致的情况下,自适应Kriging模型与标准Kriging模型精度评价指标基本一致,但自适应Kriging模型能够避免样本点空间分布的随机性,提高对目标函数极值区域的预测精度,从而获得更好的修正结果.
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