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摘要
针对区间不确定性分析问题，提出一种基于径向基函数模型的自适应不确定性分析算法。首先提出一种适用于径向基函数模型的采集函数-潜在最值函数，并针对最大/小值问题特性将其细分为潜在最大/小值函数。针对区间不确定性分析问题，建立基于潜在最大/小值函数的序列优化框架，完成区间不确定性分析问题的高效高精度求解。通过3个算例的分析结果表明：相比于PSO和顶点法等算法，所提算法能够在保证计算精度的同时，有效提高区间不确定性问题的分析效率;相对于LHS+RBF算法，所提算法通过采集函数序列更新模型，提高了模型在局部区域的模型逼近效果，保证了区间不确定性问题的分析求解精度。
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