LUB: A Novel Adaptive Kriging Framework Incorporating Lower and Upper Bound Analysis for Enhanced Structural Reliability-Based Design Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Reliability-based design optimization (RBDO) is increasingly recognized for its potential to enhance the performance of structural engineering systems. Despite its potential, traditional RBDO methods are often hampered by significant computational challenges, especially when applied to nonlinear structures where simultaneous execution of structural optimization and reliability analysis increases the complexity of analysis. This computational burden presents a significant barrier for broader application of RBDO in complex systems, which therefore highlights the need for more efficient approaches. To address this challenge, we introduce an adaptive Kriging-assisted RBDO framework that leverages lower and upper bounds (LUB) analysis to improve its computational efficiency and robustness. In this proposed framework, regions delineated by varying confidence bounds are used for identifying design points close to the limit state. Convergence is rigorously assessed by comparing design and reliability predictions across upper and lower bound interfaces, thereby ensuring both interpretability and robustness. The framework allows for flexibility through its seamless integration with various adaptive sampling processes, evolutionary optimization algorithms, and reliability assessment techniques. The proposed framework is evaluated for four benchmark examples and two engineering cases, demonstrating superior accuracy and efficiency with fewer model evaluations compared with existing approaches. Through iterative optimization, the framework consistently maintains cost and errors of reliability estimation within predefined thresholds, offering robust and computationally efficient solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».