基于主动学习代理模型的结构可靠性稳健优化设计方法

摘要

本发明公开了一种基于主动学习代理模型的结构可靠性稳健优化设计方法，包括以下步骤：S1、筛选关键设计参数；S2、获取候选样本点集S和初始训练集I；S3、拟合总质量和最大应力的代理模型；S4、计算I中样本点的可靠性灵敏度，得出BP神经网络训练和测试的样本点；S5、构建MPA‑BP神经网络并判断是否满足要求，若是则保存；否则利用主动学习函数从S中选取新样本点添加至I中；S6、将MPA‑BP输出的可靠性灵敏度和机械结构的总质量作为优化目标，构建可靠性稳健优化设计模型并求解。本发明通过自适应加点策略，构建主动学习函数更新样本点，构建可靠性稳健优化设计模型，最终得到更为精确的可靠性稳健优化方案。