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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球头双锥形再入飞行器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：CN119514305B 。

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：202311579406.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权球头双锥形再入飞行器可靠性分析方法是由郑小虎;姚雯;张小亚;王宁;周炜恩设计研发完成，并于2023-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本球头双锥形再入飞行器可靠性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种球头双锥形再入飞行器可靠性分析方法，包括：根据深度神经网络和广义混沌多项式构建球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度预测模型；获取有标签训练数据集和无标签训练数据集；基于广义混沌多项式的性质，构建损失函数；基于损失函数，利用有标签训练数据集和无标签训练数据集训练球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度预测模型；利用训练后的球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度预测模型进行球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度的预测分析。本发明能够在给定球头双锥形再入飞行器的几何参数和材料参数的情况下实现球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度的精确预测，降低计算成本，提高分析效率。

本发明授权球头双锥形再入飞行器可靠性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种球头双锥形再入飞行器可靠性分析方法，其特征在于，包括： 根据深度神经网络和广义混沌多项式构建球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度预测模型； 获取有标签训练数据集和无标签训练数据集，有标签训练数据包括输入数据及其对应的输出数据，无标签训练数据包括输入数据，输入数据包括球头双锥形再入飞行器的几何参数和材料参数，输出数据包括球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度； 基于广义混沌多项式的性质，构建损失函数； 基于所述损失函数，利用所述有标签训练数据集和所述无标签训练数据集训练所述球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度预测模型； 利用训练后的所述球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度预测模型进行球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度的预测分析； 所述广义混沌多项式为： ； 所述广义混沌多项式的性质包括： ； ； 其中，为输入数据，，表示输入数据包含的变量数，为展开系数，为构成多维标准正交基的第个多维多项式，为多维标准正交基中多维多项式的数量，，表示的均值，表示的方差； 所述球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度预测模型包括： 输入层，包括多个输入神经元，每个所述输入神经元的输出分别与多个中间神经元的输入连接，所述输入神经元用于接收并输出球头双锥形再入飞行器对应的输入数据； 正交多项式层，包括多个所述中间神经元，多个所述中间神经元的输出分别连接输出神经元，第个所述中间神经元的值被配置为广义混沌多项式的第个多维多项式； 输出层，包括一个所述输出神经元，用于根据多个所述中间神经元的输入输出球头双锥形再入飞行器内部腔体边界最高温度值，第个所述中间神经元对应的权重被配置为广义混沌多项式的第个展开系数。

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