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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种面向固体发动机压强性能的自适应加权混沌多项式可靠性分析方法、装置、设备及介质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：CN119647281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411854958.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向固体发动机压强性能的自适应加权混沌多项式可靠性分析方法、装置、设备及介质是由张德权;王天赐;杨美德;张鸿飞;王达鹏;吕轩;李佳欣设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向固体发动机压强性能的自适应加权混沌多项式可靠性分析方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向固体发动机压强性能的自适应加权混沌多项式可靠性分析方法、装置、设备及介质，涉及固体发动机技术领域，该方法包括：根据影响固体发动机压强性能的变量及内弹道性能计算模型获取训练样本；采用所提权重定义函数确定训练样本的权重矩阵，通过加权最小二乘方法计算混沌多项式系数并构建代理模型；运用本发明提出的模型预测误差评估方法和全局搜索学习函数选择最优样本点；依据提出的自适应加权策略动态更新训练样本集及权重，值得说明的是，权重的更新无需额外调用内弹道计算模型。本发明对数据中的噪声具有更好的鲁棒性，可提高固体发动机压强性能可靠性分析的准确度和计算效率，确保在设计阶段预示并规避可靠性风险。

本发明授权一种面向固体发动机压强性能的自适应加权混沌多项式可靠性分析方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向固体发动机压强性能的自适应加权混沌多项式可靠性分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第K轮训练样本集以及所述第K轮训练样本集中每个训练样本组对应的训练样本压强，所述训练样本集的每个训练样本组包括装药参考燃速维度、燃速压强指数维度、特征速度维度、喷管喉部烧蚀速率维度和装药密度维度； 估计所述第K轮训练样本集中每个训练样本组的密度； 根据所述第K轮训练样本集中每个训练样本组的密度，确定所述第K轮训练样本集的权重矩阵； 利用所述第K轮训练样本集、所述第K轮训练样本集中每个训练样本组对应的训练样本压强以及所述第K轮训练样本集对应的权重矩阵，构建第K轮混沌多项式模型； 获取候选样本集；将所述候选样本集输入给所述第K轮混沌多项式模型，得到每个候选样本组对应的候选预测压强值； 根据候选预测压强值大于预设压强阈值的候选样本组的数量，以及所述候选样本集中候选样本组的数量，确定所述固体发动机的第K轮失效概率； 根据所述候选样本集中每个候选样本组对应的候选预测压强值、所述候选样本集中每个候选样本组对应的候选预测误差，确定所述候选样本集中每个候选样本组对应的第K轮学习值，将所述候选样本集中学习值最小的候选样本组，确定为第K轮目标候选样本组； 所述根据所述候选样本集中每个候选样本组对应的候选预测压强值、所述候选样本集中每个候选样本组对应的候选预测误差，确定所述候选样本集中每个候选样本组对应的第K轮学习值，包括： 若K等于1，则根据以下公式，确定所述候选样本集中每个候选样本组对应的第1轮学习值： 表示第1轮迭代中候选样本集中第i个候选样本组对应的第1轮学习值，表示第1轮迭代中候选样本集中第i个候选样本组对应的候选预测压强值，表示第1轮迭代中候选样本集中第i个候选样本组对应的候选预测误差； 若K大于1，则根据以下公式，确定所述候选样本集中每个候选样本组对应的第K轮学习值： 表示第K轮迭代中候选样本集中第i个候选样本组对应的第K轮学习值，表示第K轮迭代中候选样本集中第i个候选样本组对应的候选预测压强值，表示第K轮迭代中候选样本集中第i个候选样本组对应的候选预测误差，表示第K轮训练样本集中训练样本组的数量，表示第1轮训练样本集中训练样本组的数量，表示第K轮迭代中第K轮训练样本集中的第j个训练样本组； 计算所述第K轮目标候选样本组与所述第K轮训练样本集中每个训练样本组之间的距离，将与所述第K轮目标候选样本值的距离最小的训练样本组，确定为第K轮目标训练样本组； 如果所述第K轮目标候选样本组与所述第K轮目标训练样本组之间的目标样本距离小于第一距离，则对所述第K轮目标训练样本组的权重进行更新，得到第K+1轮训练样本集，如果所述目标样本距离大于或等于所述第一距离，将所述第K轮目标候选样本组，添加到所述第K轮训练样本集，得到第K+1轮训练样本集； 如果第K-k轮至第K轮失效概率满足停止迭代条件，输出所述固体发动机压强性能的可靠性分析结果，所述可靠性分析结果为第K轮失效概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300401 天津市北辰区双口镇西平道5340号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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