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申请/专利权人：西北工业大学;西北工业大学深圳研究院;西北工业大学重庆科创中心

摘要：本发明公开了一种基于自适应半代理模型的涡轮叶片多模式模糊失效状态疲劳寿命可靠性分析方法，属于可靠性分析技术领域，采用基于自适应半代理模型方法建立广义功能函数的半Kriging代理模型，通过半Kriging代理模型与对应广义功能函数Kriging代理模型之间的互推关系，得到对应广义功能函数的Kriging代理模型，降低了Kriging代理模型的维数和复杂程度，提高了建模效率。此外，由于半代理模型仅对广义功能函数中复杂的隐式部分建立Kriging代理模型，能够更好地捕捉原功能函数的复杂性，提高Kriging模型的准确性。本发明提高了涡轮叶片多模式模糊失效状态疲劳寿命可靠性分析效率，亦可以推广至其他复杂多模式模糊失效状态可靠性分析中。

主权项：1.一种基于自适应半代理模型的涡轮叶片多模式模糊失效状态疲劳寿命可靠性分析方法，其特征在于，包括：S1：根据涡轮叶片结构有限元模型、涡轮叶片蠕变-疲劳寿命方程及危险位置建立涡轮叶片多模式模糊状态疲劳寿命可靠性分析的功能函数，并结合模糊失效域的隶属函数建立等价的广义功能函数；S2：根据涡轮叶片结构输入变量的分布参数，构建求解涡轮叶片多模式模糊失效状态疲劳寿命可靠性的样本池，该样本池作为半Kriging代理模型更新过程中的备选样本池；S3：从备选样本池中抽取初始样本池，构建不同失效模式下广义功能函数初始的半Kriging代理模型；S4：根据改进的U学习函数选择需要添加的更新的样本点并对相应失效模式的半Kriging代理模型进行更新，直至半Kriging代理模型满足预设的精度要求；S5：利用收敛的半Kriging代理模型计算涡轮叶片多模式模糊失效状态疲劳寿命可靠性及其变异系数；S6：根据变异系数判断失效概率计算结果的稳健性，若变异系数小于5％，输出涡轮叶片多模式模糊失效状态疲劳寿命可靠性；否则，扩充备选样本池规模，返回步骤S4重新计算。

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