用于燃料包壳多物理耦合分析的数据集自适应优化方法

一种用于燃料包壳多物理耦合分析的数据集自适应优化方法，针对MD、MSE和EI准则的特性，通过整体到局部的思想，二阶段自适应扩充优化策略大大提升了模型预测误差随数据集扩充优化的下降速度，并结合新开发的ME准则，可以在较少的数据量下使模型具有良好的全局精度，在实现支撑高精度燃料包壳代理模型构建的同时大大降低了所需样本量。