The reliability analysis is demanded to quantify the probability of failure in the engineering systems, the sampling-based reliability analysis is commonly used because of its high accuracy. A surrogate model is utilized to reduce the cost of the sampling-based method, the accuracy and efficiency can be improved through the sequential sampling. However, when a high-fidelity sample needed to construct a surrogate model is time-consuming, an accurate model cannot be made because the use of samples would be limited. To alleviate the cost problem, the multi-fidelity surrogate model, which also use the low-fidelity sample having a cheap cost, can be employed. In this study, a new sampling method for the efficient reliability analysis based on the multi-fidelity surrogate mode is proposed. First, it carries out the sampling to reduce the variance of the probability of failure, so that the surrogate modeling becomes to focus on the reliability analysis. And, the candidate samples to add can be selected by using the uncertainty information corresponding to each fidelity level. Those improvements enable to prevent the waste of sampling and to make an efficient surrogate modeling. The feasibility of that the proposed method can take an accurate and efficient reliability analysis is demonstrated by application to the numerical examples and the engineering example.
신뢰성 분석은 공학 시스템의 파괴확률을 정량화 하기 위해 필요하며, 여러 방법 중 샘플링 기반 신뢰성 분석은 높은 정확도를 보여주기 때문에 널리 쓰이고 있다. 샘플링 기반 신뢰성 분석의 계산 비용을 줄이기 위해서 대리모델을 이용하며, 추가 샘플링을 통해서 대리모델의 효율과 정확도를 향상시킬 수 있다. 하지만 대리모델을 구축하는데 사용하는 고정밀도 샘플의 계산 비용이 비싸다면, 충분한 이용이 어려워 정확한 대리모델을 만들 수 없다. 이러한 문제를 극복하기 위해서, 비용이 싼 저정밀도 모델의 샘플을 함께 이용하는 다중 정밀도 대리모델을 사용한다. 본 논문에서는 다중 정밀도 대리모델 기반의 신뢰성 분석을 효율적으로 수행하기 위한 샘플링 기법을 제안하고자 한다. 먼저, 샘플링 목적을 대리모델을 통해 얻은 파괴확률 분포의 분산 감소로 하여 신뢰성 분석에 필요한 대리모델을 만드는 데에 초점을 둔다. 또한, 추가할 샘플 후보를 각 정밀도에 해당하는 불확실성 정보를 이용하여 선택한다. 두 가지 개선점을 통해서 과한 샘플링을 줄이고 대리모델링을 효율적으로 수행할 수 있다. 수치 예제와 공학 예제를 통해 제안 방법이 적은 수의 샘플을 사용하면서 정확한 신뢰성 분석을 수행함을 확인하였다.
