講演情報
[21017]能動学習と次元削減を組み合わせた高次元信頼性解析における学習関数の比較検討（シンポジウム講演概要）
*高橋 良典1、北原 優1 (1. 北海道大学)
キーワード：
構造信頼性、メタモデリング、能動部分空間、次元削減、能動学習
本研究は、能動学習と次元削減を用いた高次元信頼性解析手法であるAaS-hGPにおける学習関数の比較検討を行った。具体的には、AK-MCS等で汎用されるEFF、U、H関数を対象に、破壊確率の推定精度と計算効率を評価した。まず、50次元のベンチマーク問題による検証を実施したところ、H関数が最小のモデル評価回数と推定誤差を示した。次に実工学への適用として、100次元の不規則波中における船体の非線形横揺れ運動の信頼性解析を実施した。従来標準のU関数とH関数を比較した結果、H関数は少ない計算コストで高い精度を示し、訓練点数のばらつきも小さく解が安定していることが確認された。以上より、AaS-hGPにおいてH関数を採用することで、初期訓練点の配置依存性を低減しつつ、推定精度と計算効率を向上できる可能性が示された。