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龍圖騰網(wǎng)獲悉中山大學(xué)申請(qǐng)的專利一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)分層級(jí)解耦設(shè)計(jì)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119989637B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411979852.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/20；該發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)分層級(jí)解耦設(shè)計(jì)方法是由杜現(xiàn)平設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)分層級(jí)解耦設(shè)計(jì)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)分層級(jí)解耦設(shè)計(jì)方法，包括：對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)進(jìn)行性能需求分析，確定性能指標(biāo)；根據(jù)復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和性能指標(biāo)進(jìn)行層級(jí)解耦分析，建立系統(tǒng)層級(jí)模型；完成分層級(jí)復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)層級(jí)參數(shù)定義，通過(guò)設(shè)計(jì)變量、表征性能參數(shù)及過(guò)渡變量形成層級(jí)間相互關(guān)聯(lián)的分層級(jí)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)體系；在此基礎(chǔ)上，以“自上而下”的方式，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)識(shí)別層級(jí)間的具體關(guān)聯(lián)模式，對(duì)每一層進(jìn)行順序設(shè)計(jì)；之后開展各層級(jí)的設(shè)計(jì)合成，并進(jìn)行系統(tǒng)性能及可靠性的評(píng)估，完成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。本發(fā)明通過(guò)每一層級(jí)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，建立與子層級(jí)參數(shù)的關(guān)聯(lián)性，形成不同層級(jí)設(shè)計(jì)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以保障整體性能為目標(biāo)，形成“自上而下”的整體高效設(shè)計(jì)方法。

本發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)分層級(jí)解耦設(shè)計(jì)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)分層級(jí)解耦設(shè)計(jì)方法，其特征在于，包括下述步驟： 對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)進(jìn)行性能需求分析，確定性能指標(biāo)；所述性能指標(biāo)包括性能評(píng)估指標(biāo)和標(biāo)簽，所述性能評(píng)估指標(biāo)用于評(píng)估系統(tǒng)層級(jí)性能，所述標(biāo)簽指通過(guò)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，判斷性能評(píng)估指標(biāo)的評(píng)估結(jié)果，包括可行解標(biāo)簽和不可行解標(biāo)簽； 根據(jù)復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和性能指標(biāo)進(jìn)行層級(jí)解耦分析，建立系統(tǒng)層級(jí)模型，系統(tǒng)層級(jí)模型包括多個(gè)子層級(jí)，并定義模型中每個(gè)子層級(jí)的基本參數(shù)；所述基本參數(shù)包括設(shè)計(jì)變量、表征性能參數(shù)和過(guò)渡變量，所述設(shè)計(jì)變量用于表示本層級(jí)的基本設(shè)計(jì)元素，所述表征性能參數(shù)用于表征影響本層級(jí)性能指標(biāo)的各子層級(jí)的性能，所述過(guò)渡變量用于方便本層級(jí)調(diào)控子層級(jí)的表征性能參數(shù)； 根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)，給定設(shè)計(jì)變量和過(guò)渡變量對(duì)非最下位子層級(jí)的層級(jí)元素進(jìn)行數(shù)字仿真，獲取當(dāng)前層級(jí)的性能評(píng)估指標(biāo)和表征性能參數(shù)，根據(jù)給定的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)判斷性能評(píng)估指標(biāo)，對(duì)不同的設(shè)計(jì)變量與表征性能參數(shù)進(jìn)行標(biāo)記，獲得數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包括不同設(shè)計(jì)變量與表征性能參數(shù)及對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，利用數(shù)據(jù)標(biāo)簽熵減方法挖掘滿足設(shè)計(jì)目標(biāo)的關(guān)鍵設(shè)計(jì)變量及其取值范圍和關(guān)鍵表征性能參數(shù)及其取值范圍，關(guān)鍵設(shè)計(jì)變量及其取值范圍即為當(dāng)前層級(jí)設(shè)計(jì)集合；將關(guān)鍵表征性能參數(shù)及其范圍傳遞到下一層級(jí)，并作為下一層級(jí)可行解或者不可行解的判定約束之一；對(duì)每一非最下位子層級(jí)重復(fù)以上過(guò)程，完成各個(gè)層級(jí)的設(shè)計(jì)；對(duì)最下位子層級(jí)數(shù)據(jù)挖掘，獲得設(shè)計(jì)變量及其取值范圍，所述設(shè)計(jì)變量及其取值范圍即為當(dāng)前層級(jí)設(shè)計(jì)集合； 所述利用數(shù)據(jù)標(biāo)簽熵減方法挖掘滿足設(shè)計(jì)目標(biāo)的關(guān)鍵設(shè)計(jì)變量及其取值范圍和關(guān)鍵表征性能參數(shù)及其取值范圍，包括以下步驟： 基于熵遞減模式對(duì)仿真獲取的數(shù)據(jù)集S進(jìn)行子集劃分，數(shù)據(jù)集S包括當(dāng)前層級(jí)的所有樣本的特征參數(shù)，即設(shè)計(jì)變量與表征性能參數(shù)，以及對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，通過(guò)選擇具有最大信息增益值的特征參數(shù)A對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，如下式： 其中，為信息增益，即當(dāng)前數(shù)據(jù)集S的熵與采用特征參數(shù)A劃分?jǐn)?shù)據(jù)集后的熵的差值，為數(shù)據(jù)集劃分信息增量，表示以特征參數(shù)A劃分?jǐn)?shù)據(jù)集產(chǎn)生的信息量，m為標(biāo)簽數(shù)量，為第個(gè)標(biāo)簽的設(shè)計(jì)數(shù)占總數(shù)的比例，N為數(shù)據(jù)集劃分后生成的數(shù)據(jù)子集的數(shù)量，Sj為切分?jǐn)?shù)據(jù)集S后生成的子集，為子集Sj的信息熵，|?|表示樣本集中樣本的數(shù)量； 通過(guò)遵循以上指標(biāo)對(duì)集合進(jìn)行遞歸劃分，直到滿足設(shè)定條件時(shí)停止劃分，獲取遞歸劃分結(jié)果； 對(duì)遞歸劃分結(jié)果進(jìn)行分析，獲取可行解標(biāo)簽最多且純度最高的子集，并記錄獲得該子集所用到的所有關(guān)鍵設(shè)計(jì)變量及其取值區(qū)間和關(guān)鍵表征性能參數(shù)及其取值區(qū)間； 整合各層級(jí)獲得的設(shè)計(jì)集合，獲取系統(tǒng)設(shè)計(jì)集合，根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)集合中的設(shè)計(jì)變量進(jìn)行部件構(gòu)建和連接，獲取復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計(jì)仿真模型，利用性能指標(biāo)對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)仿真模型進(jìn)行性能驗(yàn)證。

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