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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于域自适应网络集成的结构可靠性更新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：CN119918329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411847625.1，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于域自适应网络集成的结构可靠性更新方法是由孙建红;马涔炜;黄天翔;肖洵荞设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于域自适应网络集成的结构可靠性更新方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于域自适应网络集成的结构可靠性更新方法，包括：构建源域、目标域蒙特卡洛样本池；构建基于深度集成和主动学习的代理模型，作为源域代理模型；生成迁移训练集样本点；构建域自适应网络集成代理模型，作为目标域代理模型；基于学习函数挑选微调训练集样本点；计算样本点极限状态函数值，得到微调训练集；对目标域代理模型进行部分微调；采用蒙特卡洛方法进行失效概率估计，判断失效概率是否满足收敛准则；输出基于载荷变量分布变化更新的失效概率估计值。本发明的方法能够根据载荷变量分布变化情况，准确高效地完成失效概率的更新求解，有助于实时量化结构继续服役的安全程度，从而制定更科学经济的维护措施和检修计划。

本发明授权基于域自适应网络集成的结构可靠性更新方法在权利要求书中公布了：1.一种基于域自适应网络集成的结构可靠性更新方法，其特征在于，步骤如下： 1确定载荷变量变化前后分布，分别作为源域分布、目标域分布； 2构建源域蒙特卡洛样本池、目标域蒙特卡洛样本池； 3根据源域分布构建基于深度集成和主动学习的代理模型，作为源域代理模型； 4采用均匀分布对应的拉丁超立方抽样方法生成源域迁移训练集样本点、目标域迁移训练集样本点，所述源域迁移训练集样本点通过源域代理模型计算相应极限状态函数值； 5基于源域代理模型和总损失函数构建域自适应网络集成代理模型，作为目标域代理模型； 6基于主动学习策略在目标域蒙特卡洛样本池中挑选微调训练集样本点； 7计算微调训练集样本点的极限状态函数值，得到微调训练集； 8对目标域代理模型进行部分微调，采用蒙特卡洛方法进行结构失效概率估计； 9判断结构失效概率是否满足收敛准则，若满足，则结束并输出当前失效概率，完成基于载荷变量分布变化更新的失效概率计算；若不满足，则进入步骤10； 10基于学习函数值挑选新的样本点，并将其加入至微调训练集样本点中，返回步骤7。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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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