《表2 初始失效概率与最终失效概率的对比图》

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《AK-MCS中初始设计样本数量对可靠度计算的影响分析》

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由图2可以看出，样本点增加到一定个数时，失效概率的值趋于收敛，同时学习函数最小值趋于大于2，这就意味着预测结果趋于稳定，但是当初始样本点的数量为随机变量的2倍、3倍、4倍时，学习第一次的失效概率，这里定义为初始失效概率，与学习停止后的失效概率相差较大，也就是说初始样本点的数量选用这三种数量时，对初始的Kriging模型的预测精度相对不高，而初始样本点的数量为随机变量的5倍时，初始的失效概率与最终的失效概率相差较较小，具体的精度对比结果如表2所示。可以定量看出当初始样本点为随机变量的5倍时，初始的失效概率与最终的失效概率相对误差最小，这也说明这个条件下将对初始模型的拟合具有较好的精度。