专利摘要显示，本申请公开了一种基于数模驱动的高温旋转部件动态可靠度预测方法及装置，涉及结构可靠性分析技术领域，该方法包括获取待预测高温旋转部件的随机变量和目标循环周次；基于损伤累积与损伤阈值均服从正态分布的干涉理论构建损伤‑阈值干涉模型；将变量与循环周次输入训练好的数据代理模型，获得损伤参数预测值及其标准差；基于预测值通过损伤‑阈值干涉模型计算预测可靠度。数据代理模型通过基于预测值与标准差构建的反馈函数指导其迭代训练，实现样本的智能扩充。本申请通过融合物理干涉机理与主动学习驱动的代理模型，在保证预测精度的同时，能以极少的物理仿真样本实现高效预测，解决了高温旋转部件可靠度评估中计算效率与精度难以兼顾的难题。

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