基于自适应采样和物理信息神经网络的IGBT可靠性评估方法

本发明涉及一种基于自适应采样和物理信息神经网络的IGBT可靠性评估方法，方法包括以下步骤：S1、构建IGBT物理模型，确定输入变量和输出响应；S2、生成初始训练样本，构建初始Kriging代理模型：S3、使用U学习函数自适应选择新的训练样本点：S4、基于新的训练样本点更新当前Kriging代理模型，重复S3和S4，直至满足停止准则之一；S5、构建PINN模型；S6、进行PINN模型的训练；S7、基于训练好的PINN模型进行IGBT可靠性评估，得到评估结果。与现有技术相比，本发明具有提高IGBT可靠性评估的效率、精度和可解释性等优点。