高效可靠度分析
通过动态修剪候选样本池并自适应加点，在不损失精度的前提下大幅提升小失效概率和高维问题中代理模型的建模效率。
俞水 · Yuyao, Ren · 吴晓 · 郭鹏 · Yun, Li
Reliability Engineering and System Safety 2024
通过动态修剪候选样本池和自适应加点，减少了不必要的样本评估和代理模型更新次数，从而加快可靠性分析收敛。
剪除对代理模型构建贡献小的样本，保留信息量大的点，使代理模型在关键区域更精确。
在失效概率非常小的情形下仍能保持高效率和高精度，避免因样本稀疏而失准。
对于高维极限状态函数，方法仍有良好表现，克服了维度灾难对代理建模的挑战。