元模型重要抽样结合空间分割的涡轮叶片重要性分析方法
授权
摘要
本公开提供了一种元模型重要抽样结合空间分割的涡轮叶片重要性分析方法，包括：确定涡轮叶片的不确定性变量，确定所述不确定性变量的联合概率密度函数；确定所述不确定性变量的极限状态函数；根据所述联合概率密度函数和所述极限状态函数，获取所述不确定性变量的重要抽样样本和所述涡轮叶片的无条件失效概率；划分所述不确定性变量的重要抽样样本为多个互不重叠的子区间，获取所述涡轮叶片的区间条件失效概率；根据所述无条件失效概率和所述区间条件失效概率，获得所述涡轮叶片不确定性变量的重要性。该方法对于涡轮叶片结构重要性分析方面有很强的工程意义。
基本信息
专利标题 ：
元模型重要抽样结合空间分割的涡轮叶片重要性分析方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111832124A
申请号 ：
CN202010469806.0
公开（公告）日 ：
2020-10-27
申请日 ：
2020-05-28
授权号 ：
CN111832124B
授权日 ：
2022-05-31
发明人 ：
员婉莹吕震宙冯凯旋张晓博
申请人 ：
西北工业大学
申请人地址 ：
陕西省西安市碑林区友谊西路127号
代理机构 ：
北京律智知识产权代理有限公司
代理人 ：
阚梓瑄
优先权 ：
CN202010469806.0
主分类号 ：
G06F30/17
IPC分类号 ：
G06F30/17 G06F30/23 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/17
机械参量或变量的设计
法律状态
2022-05-31 ：
授权
2020-11-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/17
申请日 : 20200528
申请日 : 20200528
2020-10-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
