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申请/专利权人：四川观想科技股份有限公司
摘要：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及智能推理备试对象极限值的数据模型系统和方法。所述系统包括：参数空间部分、非线性动力模拟部分和极限推理部分；所述参数空部分，用于获取备试对象的关键参数，确定每个参数的变化范围；所述非线性动力模拟部分，用于基于离散化参数空间，对备试对象使用类洛伦兹系统的非线性方程进行确定性建模；所述极限推理部分，用于创建一个多尺度的应力场来模拟外部环境；针对潜在失效矩阵，计算每个关键参数的上限极限值和下限极限值。本发明实现了对系统极限性能的高效、准确预测。
主权项：1.智能推理备试对象极限值的数据模型系统，其特征在于，所述系统包括：参数空间部分、非线性动力模拟部分和极限推理部分；所述参数空部分，用于获取备试对象的关键参数，确定每个参数的变化范围，构建参数空间，将参数空间离散化，得到离散化参数空间，然后为离散化参数空间中的每个参数初始化一个对应的起始参数向量；所述非线性动力模拟部分，用于基于离散化参数空间，对备试对象使用类洛伦兹系统的非线性方程进行确定性建模，和使用随机函数进行非确定建模以表征随机扰动，将确定性建模的结果和非确定性建模的结果进行组合，得到备试对象的非线性动力模型；所述极限推理部分，用于创建一个多尺度的应力场来模拟外部环境，基于离散化参数空间，创建一个初始的均匀粗网格，基于非线性动力模型，通过多次迭代找到初始的均匀粗网格中的潜在失效矩阵，每个潜在失效矩阵对应一个关键参数；针对潜在失效矩阵，计算每个关键参数的上限极限值和下限极限值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川观想科技股份有限公司 智能推理备试对象极限值的数据模型系统和方法
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