基于改进燃料包壳多物理耦合代理模型的燃料性能预测方法

一种基于改进燃料包壳多物理耦合代理模型的燃料性能预测方法，通过改进的LHS方法构造数据集并依次训练Kriging预估模型和KAN模型，在在线阶段通过构建数据剪裁获得优化的Kriging预估模型生成燃料性能预估值，设计梯度惩罚算子和误差数据集，通过训练后的KAN模型生成燃料性能校正值，从而实现实时燃料性能预测。本发明采用预估‑矫正的模型结构，利用少量的计算案例构建具有一定泛化能力的代理模型，实现燃料包壳性能的高速高保真预测。