基于迁移学习的压水堆核燃料组件可靠性优化方法及系统

本发明公开了基于迁移学习的压水堆核燃料组件可靠性优化方法及系统，包括：定义可靠性优化的数学模型，确定目标函数和概率约束函数、源域参数的分布上下限；随机采样出多个源域训练样本的输入数据，计算真实响应，将输入数据和对应响应融合形成源域训练样本；通过学习源域训练样本，构建源域前馈神经网络模型；从源域中随机采样出多个迁移样本的输入数据，调用源域前馈神经网络模型预测响应；迁移样本的输入数据和对应响应融合形成迁移样本；计算源域与目标域概率密度比，使用加权迁移样本重构目标域FNN；采用一阶分数函数法估计失效概率梯度；将可靠性分析结果、梯度信息传递给优化器，更新迭代点及目标域，判断是否收敛；若收敛则得到最优设计。