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龙图腾网获悉太行国家实验室申请的专利一种基于序列采样和代理模型的叶盘破裂转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：CN121503303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610044187.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于序列采样和代理模型的叶盘破裂转速预测方法是由李春野;卫刚;赵海心;朱瑞;许美玲设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于序列采样和代理模型的叶盘破裂转速预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空发动机技术领域，公开了一种基于序列采样和代理模型的叶盘破裂转速预测方法，利用应变预测代理模型进行分析计算，能够提高压气机整体叶盘破裂转速预测的精度和效率；而且在应变预测代理模型的构建过程中，采用序列采样方法优化样本点的生成逻辑，使得样本点聚集在超转破裂试验所关心的关键区域内，提高了叶盘破裂转速估计的精度，为高质量代理模型构建奠定了基础。本发明考虑了不确定性参数对叶盘破裂行为的影响，预测在不确定性参数影响下的破裂转速区间，提高了破裂转速预测的准确性和可靠性，能够为压气机整体叶盘的设计和优化提供更为科学的依据。

本发明授权一种基于序列采样和代理模型的叶盘破裂转速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于序列采样和代理模型的叶盘破裂转速预测方法，其特征在于，包括： 建立压气机整体叶盘的有限元分析模型； 获取影响压气机整体叶盘最大应变值的不确定性参数，采用有限元分析模型仿真获得每个不确定性参数中对压气机整体叶盘应变值的灵敏度，并选择对压气机整体叶盘最大应变值的灵敏度大于预设灵敏度阈值的不确定性参数作为表征参数，所述表征参数包括关键尺寸参数、弹性模量、泊松比和转速； 基于所述表征参数，在表征参数的设计空间内随机生成初始样本点；基于每个初始样本点包含的表征参数，将每个初始样本点包含的表征参数输入所述有限元分析模型进行仿真，获得每个初始样本点在对应转速下压气机整体叶盘的最大应变分析值；以所有初始样本点的表征参数为输入，每个初始样本点对应的最大应变分析值为输出，采用Kriging模型构建压气机整体叶盘的初始应变预测代理模型； 采用基于空间缩减策略的自适应序列采样方法在所述表征参数的设计空间内生成训练样本点，将每个训练样本点包含的表征参数输入所述有限元分析模型进行仿真，获得每个训练样本点对应的最大应变分析值；利用每个训练样本点及对应的最大应变分析值对所述初始应变预测代理模型进行训练，获得训练好的应变预测代理模型； 利用所述应变预测代理模型进行压气机整体叶盘的破裂转速预测，获得压气机整体叶盘的理论破裂转速和在不确定性参数影响下的破裂转速区间。

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太行国家实验室，其通讯地址为：610213 四川省成都市天府新区东山大道二段607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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