【摘 要】
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基于Kriging模型，引入距离限制，建立了一种改进的主动学习Kriging模型，计算结构的可靠度。首先采用初始样本点建立Kriging模型替代真实功能函数，通过主动学习函数扩充样本点，改进Kriging模型；在加入最佳样本点过程中，引入最小距离限制，防止样本点聚集，造成信息冗余，从而提高模型计算效率。实际算例表明，基于距离限制的改进Kriging主动学习模型既保证了计算结果的精度同时只需要更少的
【机 构】
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武汉理工大学船海与能源动力工程学院
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版
【基金项目】
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国家自然科学基金（编号：51809209）；
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基于Kriging模型，引入距离限制，建立了一种改进的主动学习Kriging模型，计算结构的可靠度。首先采用初始样本点建立Kriging模型替代真实功能函数，通过主动学习函数扩充样本点，改进Kriging模型；在加入最佳样本点过程中，引入最小距离限制，防止样本点聚集，造成信息冗余，从而提高模型计算效率。实际算例表明，基于距离限制的改进Kriging主动学习模型既保证了计算结果的精度同时只需要更少的样本点，减少了功能函数的计算次数，提高了模型整体的的计算效率。
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