基于采样分位数回归的卫星框架结构可靠性分析方法

摘要

本发明公开了一种基于采样分位数回归的卫星框架结构可靠性分析方法，包括：构建用于预测卫星框架结构一阶频率的深度神经网络模型；获取待分析的卫星框架结构的多组基于有限元模型分析卫星框架结构一阶频率的输入参数值，确定每组输入参数值对应的一阶频率，在一阶频率中添加随机噪声，获取一阶频率修正值，得到多个包括输入参数值和输入参数值对应的一阶频率修正值的训练数据；设定分位数，利用分位数构建损失函数，利用训练数据和损失函数训练深度神经网络模型；利用深度神经网络模型进行卫星框架结构可靠性分析。本发明能够避免采用有限元模型分析时所存在的计算时间长、计算成本高的问题，并降低计算机噪声对神经网络模型预测精度的影响。