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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种融合MRBF与iCE-m的复合材料结构高维度可靠性分析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：CN119558194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411734418.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种融合MRBF与iCE-m的复合材料结构高维度可靠性分析方法是由杨旭锋;蒋文柯;张煜;陈鹏志设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合MRBF与iCE-m的复合材料结构高维度可靠性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合MRBF与iCE‑m的复合材料结构高维度可靠性分析方法，初始化高维度小失效概率复合材料结构的训练样本集，并计算目标函数真实值，形成实验设计DoE；基于当前DoE，训练RBF全模型，定义拟最优iPDF；生成服从拟最优iPDF的重要样本；构建主动学习函数，获取最优训练点；根据步骤S4获取的最优训练点，确定主动学习的停止准则，输出待分析的高维度小失效概率复合材料结构的失效概率。本发明提出融合MRBF与iCE‑m，分析高维度小失效概率问题的可靠性，根据MRBF模型的预测信息，提出一种新的学习函数，更好得近似可靠性分析问题中的极限状态平面，从而大幅提高高维度小失效概率复合材料结构可靠性分析的分析效率。

本发明授权一种融合MRBF与iCE-m的复合材料结构高维度可靠性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种融合MRBF与iCE-m的复合材料结构高维度可靠性分析方法，其特征在于：包括以下几个步骤： S1.初始化高维度小失效概率复合材料结构的训练样本集，并计算目标函数真实值，形成实验设计DoE； S2.基于当前DoE，训练MRBF全模型，定义拟最优iPDF； 定义拟最优iPDF包括： 进行iCE-m与MRBF模型的融合，定义拟最优iPDF作为iCE-m的目标分布，借此抽取“高质量”的候选样本； 在考虑预测结果存在不确定性的情况下，是极限状态平面附近的区域，是有较大置信度的失效区域；设置，置信度为95%，代表了潜在的失效域； 据此提出如下拟最优iPDF 其中，是归一化系数，是潜在失效平面，是概率密度函数，有 其中，是MRBF模型的预测均值，是MRBF模型的预测标准差； 以为目标分布，产生的样本将大量位于； 为了获得服从的重要样本，将拟最优iPDF系列定义为 ； 其中，为拟最优iPDF系列，为光滑函数，代表光滑参数，为的归一化系数； 以为目标分布，执行iCE-m，最后一层的样本是服从的重要样本； S3.生成服从拟最优iPDF的重要样本； S4.构建主动学习函数，获取最优训练点； 采用的变异系数作为学习函数： 其中，为的方差，为的数学期望，为目标函数值的平方； S5.根据步骤S4获取的最优训练点，确定主动学习的停止准则，输出待分析的高维度小失效概率复合材料结构的失效概率。

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