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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利用于燃料包壳多物理耦合分析的数据集自适应优化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：CN120804703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510913020.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权用于燃料包壳多物理耦合分析的数据集自适应优化方法是由何辉;王世伟;刘晓晶;熊进标;张滕飞;柴翔设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于燃料包壳多物理耦合分析的数据集自适应优化方法在说明书摘要公布了：一种用于燃料包壳多物理耦合分析的数据集自适应优化方法，针对MD、MSE和EI准则的特性，通过整体到局部的思想，二阶段自适应扩充优化策略大大提升了模型预测误差随数据集扩充优化的下降速度，并结合新开发的ME准则，可以在较少的数据量下使模型具有良好的全局精度，在实现支撑高精度燃料包壳代理模型构建的同时大大降低了所需样本量。

本发明授权用于燃料包壳多物理耦合分析的数据集自适应优化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于燃料包壳多物理耦合分析的数据集自适应优化方法，其特征在于，包括： 初始阶段：基于改进的拉丁超立方实验设计方法和原始燃料包壳多物理耦合分析模型获取初始数据集并划分出训练集和测试集； 第一阶段：依次使用最大最小距离MD准则和均方差MSE准则对候选扩充采样位置进行评价后，利用多目标寻优算法NSGA-II将MD准则与MSE准则相结合进行扩充采样位置搜索，对自适应扩充优化产生的新采样点，基于原始燃料包壳多物理耦合分析模型进行预测后，将预测结果加入初始数据集中，同时对原始燃料包壳多物理耦合分析模型进行更新； 重复执行第一阶段，直到当用户自备的数据集的MD值或测试集归一化误差MAE达到要求时执行第二阶段； 第二阶段：使用改进的期待提高EI准则和ME准则对候选扩充采样位置进行评价，再次利用NSGA-II将ME准则与EI准则相结合进行扩充采样位置搜索，在第二阶段中进一步提高原始燃料包壳多物理耦合分析模型预测值的局部精度，对自适应扩充优化产生的新采样点，基于原始燃料包壳多物理耦合分析模型进行预测后，将预测结果加入数据集中，同时对模型进行更新，当代理模型精度达到要求时，自适应扩充优化结束； 所述的对候选扩充采样位置进行评价，具体包括： 4.1使用改进的EI准则对候选扩充采样位置进行评价，具体为： i假设处的真值是已知的，则点的真值对模型带来的误差，其中：为代理模型对处的估计值，为原始燃料包壳多物理耦合分析模型对处燃料性能的计算值，在第二阶段的精度水平下，近似的认为模型估计的误差函数值约等于真实误差； ii对改进函数求期望，得到的改进后的准则，具体为：，其中：和分别为标准正态分布的累积概率函数和概率密度函数，为方差； 4.2使用ME准则对候选扩充采样位置进行评价，具体为：，其中：为矫正环节预测值。

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