University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Stochastic Emulation using Generalized Stratified Sampling for Performance-Based Risk Optimization of Structures

基于广义分层抽样的随机仿真在结构性能导向风险优化中的应用

Isabela D. Rodrigues, Seymour M. J. Spence, Henrique M. Kroetz, André T. Beck

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Federal University of Paraná（巴拉那联邦大学） 纠错

AI总结 本研究提出结合广义分层抽样（GSS）与随机多项式混沌展开（SPCE）的框架，用于结构性能导向风险优化，可准确估算结构响应分布尾部并减少非线性模型评估次数。