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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利密集穿孔损伤下复合材料结构失效概率的快速预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120280060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510716355.9，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权密集穿孔损伤下复合材料结构失效概率的快速预测方法是由葛玉雪;张梦涛;裴扬设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本密集穿孔损伤下复合材料结构失效概率的快速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了密集穿孔损伤下复合材料结构失效概率的快速预测方法，涉及复合材料结构失效机理与失效概率预测技术领域。包括：确定复合材料结构的材料及尺寸信息和损伤参数范围；确定剩余强度有限元仿真模型与求解方法；建立剩余强度分布参数数据集；利用数据集训练预测剩余强度分布参数的代理模型；测试代理模型的预测精度；确定结构失效的临界剩余强度；进行给定损伤参数下结构的失效概率计算；预测考虑损伤参数不确定性的结构失效概率；建立失效概率曲面等步骤。本方法通过代理模型方法实现了对密集穿孔损伤模式下复合材料结构失效概率的快速预测，解决了复合材料结构失效概率的预测过程中存在的失效数据获取成本高，失效概率预测困难的问题。

本发明授权密集穿孔损伤下复合材料结构失效概率的快速预测方法在权利要求书中公布了：1.密集穿孔损伤下复合材料结构失效概率的快速预测方法，其特征在于：包括： 步骤1：确定复合材料结构信息和密集穿孔损伤参数范围； 步骤2：根据步骤1确定的复合材料结构信息和密集穿孔损伤参数，建立复材结构剩余强度仿真模型及其求解方法； 步骤3：对步骤2建立的仿真模型进行工况仿真，得到复材结构剩余强度分布参数的数据集； 步骤4：利用步骤3得到的复材结构剩余强度分布参数的数据集训练代理模型，同时根据密集穿孔损伤参数快速预测含损结构剩余强度的期望和标准差； 步骤5：测试步骤4训练的代理模型的预测精度，预测精度满足使用要求后，完成代理模型的训练； 步骤6：确定复材结构失效的临界剩余强度； 步骤7：在临界剩余强度的基础上，利用步骤5得到的代理模型进行给定损伤参数下结构的失效概率计算； 步骤8：在步骤7失效概率计算方法的基础上，结合MonteCarlo方法进行考虑损伤参数不确定性的结构失效概率预测； 步骤8在步骤7失效概率计算方法的基础上，结合MonteCarlo方法进行考虑损伤参数不确定性的结构失效概率预测的过程包括： 步骤8.1：确定穿孔损伤参数的分布形式； 步骤8.2：确定预期穿孔损伤参数； 根据爆炸物信息和交会条件估计结构的预期损伤参数De,Ne,…；并结合损伤参数的分布形式，确定实际损伤参数的概率分布FDe,Ne,…； 步骤8.3：抽取实际穿孔损伤参数； 采用MonteCarlo方法在实际损伤参数的概率分布中进行第i次抽样，得到第i组实际损伤参数Di,Ni,…； 步骤8.4：预测实际损伤参数下结构的剩余强度分布参数； 将第i组实际损伤参数Di,Ni,…输入代理模型，得到对应的结构剩余强度分布参数预测结果Sμ i,σi； 步骤8.5：计算实际损伤参数下结构的失效概率； 将第i组实际损伤参数下结构剩余强度分布参数的预测结果Sμ i,σi代入公式： 中，计算得到第i组实际损伤参数下结构的失效概率预测值Pkh i； 其中，Pkh i为第i组实际损伤参数下结构的失效概率，Slimit为结构受损后失效的临界强度，Sμ i和σi分别为第i组实际损伤参数下结构剩余强度分布的期望值和标准差； 步骤8.6：计算预期穿孔损伤参数下结构的失效概率； 将步骤8.3至步骤8.5重复w次，然后将w组实际损伤参数下结构的失效概率预测值Pkh i的平均值作为预期损伤参数下，得到考虑损伤参数不确定性的结构失效概率预测结果 步骤9：根据步骤8失效概率预测的结果，建立失效概率曲面。

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