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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于自适应代理模型和重要性采样的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：CN120145735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510174262.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于自适应代理模型和重要性采样的可靠性分析方法是由张天霄;王博;张竣凯;王先明;崔进;吕胜男设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应代理模型和重要性采样的可靠性分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应代理模型和重要性采样的可靠性分析方法，属于介入医疗支架技术领域，解决了现有技术中医疗支架可靠性分析效率低的问题，用于机械取栓支架的可靠性分析，包括以下步骤：量化机械取栓支架的随机参数概率分布，初始化算法参数；生成随机样本，得到训练样本集合和候选样本集合；构建并训练机械取栓支架的有限元模型的Kriging代理模型，建立更新的超球；对更新的超球半径收敛判断；用留一法交叉验证训练后的Kriging代理模型的精度；计算失效概率；计算失效概率变异系数并进行收敛判断，当判断收敛结束程序，将失效概率用于机械取栓支架的安全性评估和优化设计，否则扩展候选样本集合大小并返回重新生成随机样本。

本发明授权一种基于自适应代理模型和重要性采样的可靠性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应代理模型和重要性采样的可靠性分析方法，其特征在于，用于机械取栓支架的可靠性分析，包括以下步骤： 步骤S100、量化机械取栓支架的设计参数的概率分布，该设计参数包括机械取栓支架的直径、丝宽、丝厚、长度尺寸、圆角和丝夹角，这些设计参数组成随机向量X，对于设计参数的概率分布中的非标准正态随机变量，通过Rosenblatt转换为标准正态随机变量，变换到标准正态空间；初始化算法参数，该算法参数包括初始超球半径β0、初始训练样本集合大小第一次排序集合大小超球收敛指标∈β和候选样本集合大小Ncand，基于所述初始超球半径β0构建超球，以及构建机械取栓支架的压缩和弯曲的有限元仿真模型； 步骤S200、根据量化的设计参数的概率分布，基于超球半径建立超球外截断采样概率函数，并生成随机样本，将该随机样本中的一部分作为训练样本集合，其余部分作为候选样本集合； 步骤S300、基于训练样本集合构建并训练机械取栓支架的有限元模型的Kriging代理模型，将候选样本集合代入训练后的Kriging代理模型以获得候选样本的响应集合，对该候选样本的响应集合进行两次排序和筛选得到最可能失效点的近似值，基于该最可能失效点的近似值更新超球半径，并建立更新的超球； 步骤S400、对更新的超球半径进行收敛判断，若判断为收敛超球半径则执行步骤S500，否则返回步骤S300； 步骤S500、采用留一法交叉验证训练后的Kriging代理模型的精度，采用训练后的Kriging代理模型构建的指标函数，对当前更新的超球外采样得到的候选样本集合进行筛选，将指标函数判断为0的样本筛选构成新的候选样本集合，若训练后的Kriging代理模型的精度达到指定要求，则计算得到增广失效概率pf∈，并执行步骤S600；否则采用自适应学习函数从新的候选样本集合中挑选样本添加到训练集合，并返回步骤S300； 步骤S600、采用从步骤S500得到的筛选后的新的候选样本集合，结合自适应学习函数继续细化Kriging代理模型，直到达到学习函数终止条件，计算修正因子αcorr，并进一步计算失效概率； 步骤S700、基于失效概率计算失效概率变异系数并进行收敛判断，当判断失效概率变异系数收敛则结束程序，将该失效概率用于机械取栓支架的安全性评估和优化设计；否则扩展候选样本集合大小Ncand并返回步骤S200。

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