一种基于主动学习的主余震全寿命易损性分析方法

一种基于主动学习的主余震全寿命易损性分析方法，它属于结构抗震安全评估领域。本发明解决了现有全寿命分析方法需要的计算成本高、未考虑环境因子和主余震耦合作用对结构初始损伤的影响的问题。本发明基于高低精度数据融合构建代理模型，引入元学习机制刻画不同退化状态间的内在关联，从而提升样本利用效率；利用广义学习函数结合两阶段主动学习策略动态选取最具信息量的训练样本点，逐步实现各劣化场景下预测模型的高效精化，进一步降低计算成本并提升代理模型预测精度。最后通过时变二维极限状态方程，显式考虑了随时间演化的初始损伤与结构残余能力间相关性，有效融合了环境退化与地震序列的耦合作用。本发明方法可以应用于结构易损性分析。