本发明公开了一种基于集成深度代理模型的热源布局温度场可靠性分析方法,包括:S1,生成训练数据集;S2,对训练数据集进行数据预处理;S3,分别训练多个深度神经网络模型;S4,设定组件的实际功率服从的分布,从分布中随机挑选多个功率样本;S5,根据多个深度神经网络模型的预测结果计算每个样本下的组件布局的预测温度场和预测不确定性;S6,确定预测不确定性是否均小于预设阈值,若否,返回S3;S7,将组件布局划分为至少一个子区域,计算不同样本下的每个子区域的最高温度;S8,针对每个子区域设定子区域临界状态温度,计算每个子区域的失效率。本发明能够对模型的预测不确定性进行量化,能考虑真实环境变化对布局的影响,确定更优的组件布局。
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