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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利面向调峰的高温部件跨条件可靠性评估与不确定性传播方法、设备、介质及产品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：CN121211989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511759067.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权面向调峰的高温部件跨条件可靠性评估与不确定性传播方法、设备、介质及产品是由张显程;唐源泽;李凯尚;谷行行;王润梓;涂善东设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向调峰的高温部件跨条件可靠性评估与不确定性传播方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开的面向调峰的高温部件跨条件可靠性评估与不确定性传播方法、设备、介质及产品，涉及高温结构完整性及优化设计领域，该方法包括：将电网调峰前高温部件的设计条件作为源域，将电网调峰后的设计条件作为目标域；基于源域的相关数据构建代理模型；确定源域的固有不确定性和认知不确定性；构建图神经网络；基于图神经网络、目标域的相关数据和损失函数对代理模型进行迁移训练，得到目标域的代理模型；采用目标域的代理模型基于目标域的相关数据确定目标域的寿命分布；基于寿命分布确定目标域的可靠性值；基于图神经网络确定目标域的不确定性，以实现不确定性传播。本申请能预测目标域的寿命分布，并且能够提高预测的可信度。

本发明授权面向调峰的高温部件跨条件可靠性评估与不确定性传播方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种面向调峰的高温部件跨条件可靠性评估与不确定性传播方法，其特征在于，包括： 获取电网调峰前后高温部件的设计条件的相关数据；将电网调峰前高温部件的设计条件作为源域，将电网调峰后的设计条件作为目标域；所述源域的相关数据包括考虑不确定性的输入条件数据和输出数据；所述目标域的相关数据包括输入条件数据；高温部件为在设定温度范围的环境下工作的设备部件； 基于所述源域的相关数据构建代理模型； 确定所述源域的固有不确定性和认知不确定性； 将所述源域的相关数据、所述固有不确定性和所述认知不确定性作为节点属性，结合所述目标域的相关数据构建图神经网络； 基于所述图神经网络、目标域的相关数据和损失函数对所述代理模型进行迁移训练，得到目标域的代理模型； 确定所述目标域的代理模型预测的不确定性是否小于设定阈值； 若目标域的代理模型预测的不确定性大于等于设定阈值，则基于目标域的不确定性度量和覆盖度量进行主动学习，得到点集；采用所述点集在所述目标域的相关数据中进行自适应加点，初始化所述目标域的代理模型并训练初始化后的目标域的代理模型，直至所述目标域的代理模型预测的不确定性小于设定阈值； 若目标域的代理模型预测的不确定性小于设定阈值，采用所述目标域的代理模型基于目标域的相关数据确定目标域的寿命分布；基于所述目标域的寿命分布确定目标域的可靠性值；基于所述图神经网络确定目标域的不确定性，以实现不确定性传播。

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