买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种基于随机摄动配点法的发动机灵敏度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：CN119670508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510192572.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于随机摄动配点法的发动机灵敏度分析方法是由朱力;吴锋;赵悦琳;吴炫龙;叶愈设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机摄动配点法的发动机灵敏度分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于随机摄动配点法的发动机灵敏度分析方法，属于发动机分析领域。首先，确定影响发动机模型响应的随机变量和随机变量对应的均值、标准差，建立随机变量输入与发动机模型响应输出之间的输入‑输出关系。其次，基于随机摄动配点法计算各个随机变量对发动机模型响应方差的贡献。最后，计算各个随机变量对发动机模型响应的灵敏度指标。本发明通过随机摄动配点法解决了发动机灵敏度分析的问题，填补发动机灵敏度分析方面研究的空白；基于随机摄动配点法的思想构造样本点集，精度更高，降低灵敏度分析所需的计算量；不依赖特定发动机模型构建方法，适用于不同型号不同类型的发动机，能够达到高效发动机灵敏度分析的目的。

本发明授权一种基于随机摄动配点法的发动机灵敏度分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机摄动配点法的发动机灵敏度分析方法，其特征在于，所述发动机灵敏度分析方法包括以下步骤：第一步，确定影响发动机模型响应的随机变量和随机变量对应的均值、标准差，建立随机变量与发动机模型响应之间的输入-输出关系；包括以下步骤：步骤1.1，假设影响发动机模型响应的随机变量一共有q个，将这q个随机变量表示成一个向量X＝[X1,X2,…,Xq]T，对应的均值向量为对应的标准差向量为其中，Xi表示向量X的第i个分量，对应第i个随机变量；表示第i个随机变量的均值；表示第i个随机变量的标准差；i＝1,2,…,q；步骤1.2，将随机变量向量X转换为零均值随机变量向量ε＝[ε1,ε2,…,εq]T，其中εi的标准差为零均值随机变量εi与原随机变量Xi是一一对应的；步骤1.3，构建发动机的数值模型；数值模型的输入量为步骤1.2中得到的零均值随机变量向量ε＝[ε1,ε2,…,εq]T，数值模型的输出量为发动机模型响应uε；经过步骤1.1～步骤1.3，得到随机变量向量X对应的零均值随机变量向量ε与发动机模型响应uε之间的输出-输出关系；第二步，基于随机摄动配点法计算各个随机变量对发动机模型响应方差的贡献；包括以下步骤：步骤2.1，基于随机摄动配点法构建2个不同的零均值随机变量向量样本输入集，并利用第一步得到的输入-输出关系计算得到对应的2个不同的发动机模型响应输出集，包括零均值随机变量向量样本输入集1、随机变量向量样本输入集2；具体的：所述步骤2.1中，2个不同的零均值随机变量向量样本输入集和对应的2个的发动机模型响应输出集的计算方式如下：零均值随机变量向量样本输入集1： 其中，表示零均值随机变量向量样本输入bi的第i个分量；表示零均值随机变量εi的四次方的期望与零均值随机变量εi的标准差的四次方的比值；E[.]表示计算数学期望；εi表示零均值随机变量向量ε的第i个分量，是一个零均值随机变量；σi表示零均值随机变量εi的标准差，i＝1,2,…,q；将零均值随机变量向量样本输入集1带入第一步得到的发动机模型输入-输出关系中，得到与之一一对应的发动机模型响应输出集1：{ub±i}；随机变量向量样本输入集2： 其中，bi和bj的计算方式与随机变量样本输入集1中bi的计算方式相同；将随机变量向量样本输入集2带入第一步得到的发动机模型输入-输出关系中，计算得到与之一一对应的发动机模型响应输出集2：{ub±i,±j}；步骤2.2，基于步骤2.1中计算得到的发动机模型响应输出集1，计算零均值随机变量εi对发动机模型响应方差的绝对贡献；步骤2.3，基于步骤2.1中计算得到的发动机模型响应输出集2，计算零均值随机变量εi和εj耦合对发动机模型响应方差的绝对贡献；步骤2.4，计算发动机模型响应的方差Du；第三步，基于第二步的计算结果，计算各个随机变量对发动机模型响应的灵敏度指标。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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”。