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龍圖騰網(wǎng)獲悉佛山大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于自適應(yīng)聚類(lèi)的多失效域結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120409298B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510903511.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)聚類(lèi)的多失效域結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由薛國(guó)峰;劉彬;魯志雄;魏陸順;莊初立設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于自適應(yīng)聚類(lèi)的多失效域結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了基于自適應(yīng)聚類(lèi)的多失效域結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于工程結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)方法對(duì)Kriging代理模型進(jìn)行第一階段訓(xùn)練，構(gòu)造第一階段Kriging代理模型；基于自適應(yīng)聚類(lèi)算法對(duì)第一階段Kriging代理模型進(jìn)行失效域識(shí)別，構(gòu)造重要抽樣密度；基于重要抽樣密度，通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)方法對(duì)第一階段Kriging代理模型進(jìn)行第二階段訓(xùn)練，輸出第二階段Kriging代理模型；基于第二階段Kriging代理模型對(duì)工程結(jié)構(gòu)進(jìn)行失效概率計(jì)算，得到工程結(jié)構(gòu)可靠度計(jì)算結(jié)果。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確識(shí)別工程結(jié)構(gòu)潛在的子失效域，進(jìn)而提高工程結(jié)構(gòu)的失效概率的計(jì)算效率。本發(fā)明作為基于自適應(yīng)聚類(lèi)的多失效域結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化方法及系統(tǒng)，可廣泛應(yīng)用于結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。

本發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)聚類(lèi)的多失效域結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于自適應(yīng)聚類(lèi)的多失效域結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于工程結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)方法對(duì)Kriging代理模型進(jìn)行第一階段訓(xùn)練，構(gòu)造第一階段Kriging代理模型； 通過(guò)馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法生成第一階段Kriging代理模型對(duì)應(yīng)的失效域內(nèi)的樣本； 確定候選聚類(lèi)數(shù)范圍； 基于候選聚類(lèi)數(shù)范圍，對(duì)失效域內(nèi)的樣本執(zhí)行K均值聚類(lèi)，得到初步聚類(lèi)結(jié)果； 對(duì)初步聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行DI值計(jì)算，得到Dunn有效性指標(biāo)； 選取最大Dunn有效性指標(biāo)對(duì)應(yīng)的DI值為最優(yōu)聚類(lèi)數(shù)； 獲取最優(yōu)聚類(lèi)數(shù)對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)結(jié)果，作為潛在失效域的劃分依據(jù)，對(duì)失效域內(nèi)的樣本進(jìn)行劃分，得到最佳聚類(lèi)結(jié)果； 通過(guò)高斯混合密度函數(shù)對(duì)最佳聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行擬合，得到重要抽樣密度； 結(jié)合第一階段Kriging代理模型與初始實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，構(gòu)造第二階段初始Kriging代理模型； 基于重要抽樣密度生成重要抽樣樣本，并基于第二階段初始Kriging代理模型進(jìn)行計(jì)算重要抽樣樣本對(duì)應(yīng)的響應(yīng)，得到第二最佳學(xué)習(xí)樣本； 根據(jù)預(yù)設(shè)停止條件對(duì)第二階段初始Kriging代理模型進(jìn)行判斷； 若第二階段初始Kriging代理模型不滿(mǎn)足預(yù)設(shè)停止條件，則計(jì)算第二最佳學(xué)習(xí)樣本對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)，并將第二最佳學(xué)習(xí)樣本以及對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)擴(kuò)充至初始實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，對(duì)第二階段初始Kriging代理模型進(jìn)行更新； 若第二階段初始Kriging代理模型滿(mǎn)足預(yù)設(shè)停止條件，則基于當(dāng)前第二階段初始Kriging代理模型進(jìn)行失效概率計(jì)算，獲取變異系數(shù)； 若變異系數(shù)不滿(mǎn)足預(yù)設(shè)目標(biāo)變異系數(shù)，則基于重要抽樣密度生成另一組重要抽樣樣本，并擴(kuò)大現(xiàn)有的重要抽樣樣本池，基于擴(kuò)大后的重要抽樣樣本池通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練第二階段初始Kriging代理模型，直到第二階段初始Kriging代理模型滿(mǎn)足預(yù)設(shè)停止條件，計(jì)算失效概率及對(duì)應(yīng)的變異系數(shù)，重新判斷是否滿(mǎn)足預(yù)設(shè)目標(biāo)變異系數(shù)； 直至變異系數(shù)滿(mǎn)足預(yù)設(shè)目標(biāo)變異系數(shù)，輸出第二階段Kriging代理模型； 基于第二階段Kriging代理模型對(duì)工程結(jié)構(gòu)進(jìn)行失效概率計(jì)算，得到工程結(jié)構(gòu)可靠度計(jì)算結(jié)果。

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