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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于采样分位数回归的卫星框架结构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：CN114492112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210004486.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于采样分位数回归的卫星框架结构可靠性分析方法是由姚雯;郑小虎;张俊;张小亚;姜廷松设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于采样分位数回归的卫星框架结构可靠性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于采样分位数回归的卫星框架结构可靠性分析方法，包括：构建用于预测卫星框架结构一阶频率的深度神经网络模型；获取待分析的卫星框架结构的多组基于有限元模型分析卫星框架结构一阶频率的输入参数值，确定每组输入参数值对应的一阶频率，在一阶频率中添加随机噪声，获取一阶频率修正值，得到多个包括输入参数值和输入参数值对应的一阶频率修正值的训练数据；设定分位数，利用分位数构建损失函数，利用训练数据和损失函数训练深度神经网络模型；利用深度神经网络模型进行卫星框架结构可靠性分析。本发明能够避免采用有限元模型分析时所存在的计算时间长、计算成本高的问题，并降低计算机噪声对神经网络模型预测精度的影响。

本发明授权基于采样分位数回归的卫星框架结构可靠性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于采样分位数回归的卫星框架结构可靠性分析方法，其特征在于，包括： 构建用于预测卫星框架结构一阶频率的深度神经网络模型； 获取待分析的卫星框架结构的多组基于有限元模型分析卫星框架结构一阶频率的输入参数值，利用有限元方法确定每组输入参数值对应的一阶频率，在一阶频率中添加随机噪声，获取一阶频率修正值，得到多个包括输入参数值和输入参数值对应的一阶频率修正值的训练数据； 设定分位数，利用分位数构建损失函数，利用训练数据和损失函数训练深度神经网络模型，以拟合输入参数值与一阶频率的映射关系； 利用训练后的深度神经网络模型进行卫星框架结构可靠性分析； 所述获取待分析的卫星框架结构的多组基于有限元模型分析卫星框架结构一阶频率的输入参数值，利用有限元方法确定每组输入参数值对应的一阶频率，包括： 根据待分析的卫星框架结构，确定基于有限元模型分析卫星框架结构一阶频率的输入参数和各个输入参数的取值范围，分别从每个输入参数的取值范围随机采样一次，获取一组基于有限元模型分析卫星框架结构一阶频率的输入参数值，重复多次随机采样过程，获取多组基于有限元模型分析卫星框架结构一阶频率的输入参数值，利用有限元方法分析确定每组输入参数值对应的一阶频率； 利用以下公式获取一阶频率修正值； 其中，yi表示第i组输入参数值对应的一阶频率修正值，表示利用有限元方法确定的第i组输入参数值对应的一阶频率，ε表示随机噪声； 设定分位数为τi，τi～U0,1，构建损失函数为： 其中，τi表示第i个训练数据对应的分位数，τi～U0,1表示分位数τi服从[0,1]上的均匀分布，表示损失函数，y表示一阶频率修正值，表示深度神经网络模型输出的一阶频率预测值，x表示基于有限元模型分析卫星框架结构一阶频率的输入参数值，θ表示深度神经网络模型参数，n表示训练数据数，xi表示第i组输入参数值，表示深度神经网络模型输出的第i组输入参数值xi对应的一阶频率预测值。

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