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龙图腾网恭喜青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学申请的专利改进最大熵法的最大后验船舶波浪载荷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：CN119378127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411958093.9，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权改进最大熵法的最大后验船舶波浪载荷可靠性分析方法是由孙士丽;缪威龙;陈泽权;田径;侯雪健;金腾龙;刘伟琦;张维鹏;马红阳;周学谦设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进最大熵法的最大后验船舶波浪载荷可靠性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了改进最大熵法的最大后验船舶波浪载荷可靠性分析方法，属于船舶波浪载荷响应及可靠性评估技术领域，包括获取船舶剖面载荷响应的功能函数，并获取影响船舶剖面载荷响应功能函数的变量及其分布信息；初始时在采样空间里基于Sobol序列抽取个少量样本组成训练集，根据训练集获取函数值；在训练集的基础上，使用高斯随机过程、神经网络等代理模型方法构建代理模型。本发明运用最大后验和代理模型方法，使用代理模型方法获取功能函数的映射关系，并基于最大后验框架将映射关系作为先验信息，有效缓解了由于信息不足，传统整数阶矩最大熵法预测精度不高的问题，从而减少了功能函数计算量，提高了计算精度。

本发明授权改进最大熵法的最大后验船舶波浪载荷可靠性分析方法在权利要求书中公布了：1.改进最大熵法的最大后验船舶波浪载荷可靠性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、确定船舶结构的功能函数与影响船舶波浪载荷响应的随机变量；步骤二、利用代理模型方法获取变量和响应之间的潜在映射关系；步骤三、利用整数阶矩最大熵方法进一步挖掘代理模型隐藏的输入输出映射关系的先验信息；步骤四、利用误差判别公式设置先验分布参数的标准差；步骤五、利用最大后验获取最终的结构响应概率密度分布和失效概率；所述步骤二具体包括：（2.1）采用Sobol序列抽样方法在所获取的采样空间内抽取个少量样本，组成训练集，其中空间表示影响船舶波浪载荷响应功能函数的变量的空间，训练集表示为从采样空间中抽取的随机变量的组合的集合；（2.2）根据步骤一获得的功能函数，获取训练集对应的船舶波浪载荷功能函数的响应值，在此基础上利用高斯随机过程，并基于训练集和对应的响应值构建代理模型，为训练集波浪载荷响应值；（2.3）使用蒙特卡洛仿真方法，在变量空间中抽取个样本组成蒙特卡洛样本集，并采用构建的代理模型生成对应的预测响应值，其中表示为从变量空间中随机抽取的一组样本，样本规模较大，可以获取具有统计意义并能有效近似结构响应的概率分布；所述步骤三具体包括：（3.1）基于整数阶矩最大熵方法对步骤二得到的预测值进行概率分布拟合，获得预测值对应预测的概率密度函数；（3.2）依据预测的概率密度函数，获取代理模型中隐藏的关于映射关系的先验信息的均值，其中为预测的概率密度函数的归一化参数，为构成预测的概率密度函数的拉格朗日乘子，；所述步骤四具体包括：（4.1）设置先验信息服从正态分布，在步骤三得到先验信息分布的均值的基础上，通过误差判别公式进一步获取分布参数的标准差，得到先验信息的分布，；（4.2）基于整数阶矩最大熵方法对训练集波浪载荷响应值进行概率分布拟合，获取对应的概率密度函数；（4.3）比较训练响应值得到的和步骤三得到预测的，通过误差判别公式求得两者的差别，并将，其中是先验信息的标准差，；所述步骤五具体包括：（5.1）基于最大后验方法，构建考虑最大后验的目标优化函数，并以步骤四得到的先验信息均值和标准差及步骤二的训练集波浪载荷响应值作为输入参数，通过该输入参数，求解使最大后验目标优化函数达到最小值时的拉格朗日乘子，其中；（5.2）根据最大后验得到拉格朗日乘子构建最终的概率密度函数和概率分布函数，获得船舶极端运动的概率，整个计算流程结束，其中。

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青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区三沙路1777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”。