基于监督降维和自适应Kriging建模的高维不确定性传播方法研究

作     者：宋周洲 张涵寓 刘钊 朱平 SONG Zhouzhou;ZHANG Hanyu;LIU Zhao;ZHU Ping

作者机构：上海交通大学机械系统与振动全国重点实验室上海200240 上海交通大学汽车动力与智能控制国家工程研究中心上海200240 上海交通大学设计学院上海200240 

基　　金：国家自然科学基金(52375256,12302152) 上海市自然科学基金(23ZR1431600) 

出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)

年 卷 期：2024年第35卷第5期

页      码：762-769,810页

摘      要：高维不确定性传播目前面临维度灾难和小样本的问题,难以利用有限的样本资源获得高精度的分析结果,针对此问题,提出了一种基于监督降维和自适应Kriging模型的高维不确定性传播方法。利用改进充分降维方法将高维输入投影到低维空间中,并利用Ladle估计器确定低维空间的维度。将降维投影矩阵嵌入Kriging核函数中以减少待估计超参数的数量,提高建模精度和效率。最后,创新性地定义了投影矩阵留一交叉验证误差,并基于此提出了相应的Kriging自适应采样策略,可以有效避免模型精度在自适应采样过程中发生较大波动。数值算例与工程案例的结果表明,相比现有方法,所提方法能够以较少的样本点获得高精度不确定性传播结果,对复杂装备结构的不确定性分析和设计具有一定参考作用。

主 题 词：高维不确定性传播 监督降维 Kriging模型 自适应采样 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 07[理学] 08[工学] 080203[080203] 0714[0714] 0802[工学-机械学] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 0801[工学-力学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-132X.2024.05.001

馆 藏 号：203127972...