Kriging代理模型

资 源 简 介

Kriging代理模型

详 情 说 明

Kriging代理模型是一种基于统计学的空间插值方法，广泛应用于工程优化和可靠性分析领域。其核心思想是通过已知样本点构建高斯过程回归模型，不仅能预测未知点的响应值，还能提供预测的不确定性度量。

在结构可靠度设计中，Kriging通过替代计算昂贵的有限元仿真，大幅提升失效概率评估效率。模型会重点关注极限状态曲面附近的区域，通过自适应采样策略逐步提高预测精度。

对于多学科优化问题，Kriging能建立设计变量与多目标响应之间的映射关系，结合期望改进（EI）等采集函数，平衡全局探索与局部开发，显著减少真实仿真调用次数。其独特的克里金方差还可用于鲁棒优化，量化参数不确定性对结果的影响。

该模型的优势在于处理非线性响应、小样本建模以及提供置信区间，但在高维问题中需配合降维技术使用。现代改进版本如Co-Kriging还能融合不同精度仿真数据，进一步提升计算性价比。