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龙图腾网获悉西安石油大学申请的专利一种航空液压管路系统密封结构的寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119939526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510442562.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种航空液压管路系统密封结构的寿命预测方法是由陈佳;杨可;王鸿辉;汪跃龙;赫蓉蓉设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空液压管路系统密封结构的寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种航空液压管路系统密封结构的寿命预测方法，涉及密封结构寿命预测技术领域，包括以下步骤：构建不同的寿命试验数据集，按照环境参数进行聚类分析；分别基于每一簇寿命试验聚类数据集对一个机器学习模型进行预先训练；采集环境参数数据和状态参数数据；计算环境参数数据与环境参数聚类中心的距离，选择至少两个寿命预测模型进行寿命预测；根据距离计算每个剩余寿命预测结果的权重，加权求和得到最终寿命预测结果。本申请通过构建不同的环境参数试验数据下的寿命试验数据集，结合聚类分析、机器学习模型、根据距离计算权重，提高了密封结构寿命预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种航空液压管路系统密封结构的寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种航空液压管路系统密封结构的寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，构建不同的环境参数试验数据下的寿命试验数据集，按照环境参数进行聚类分析，得到若干簇寿命试验聚类数据集； 步骤二，分别基于每一簇寿命试验聚类数据集对一个机器学习模型进行预先训练，得到若干个寿命预测模型； 步骤三，采集航空液压管路系统密封结构的环境参数数据和状态参数数据； 步骤四，计算所述环境参数数据与每一个寿命预测模型对应的环境参数聚类中心的距离，按照距离由近至远选择至少两个寿命预测模型； 步骤五，分别采用选择的每个寿命预测模型根据所述环境参数数据和所述状态参数数据进行寿命预测，得到至少两个剩余寿命预测结果； 步骤六，根据所述环境参数数据与选择的每个寿命预测模型的环境参数聚类中心的距离计算每个剩余寿命预测结果的权重，加权求和得到最终寿命预测结果； 步骤二中，每个寿命预测模型采用相同的模型架构； 所述机器学习模型采用前馈神经网络模型、卷积神经网络模型、支持向量机模型中的一种； 步骤二中，当所述机器学习模型采用前馈神经网络模型或卷积神经网络模型时，在对每个机器学习模型进行预先训练前，设置对应的寿命试验聚类数据集中每类数据的初始权重； 所述设置对应的寿命试验聚类数据集中每类数据的初始权重采用熵权法、变异系数法中的一种。

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