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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于数字孪生的极地冰层切削钻进过程预测方法及系统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：CN119721140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411802254.5，技术领域涉及：G06N3/048；该发明授权基于数字孪生的极地冰层切削钻进过程预测方法及系统是由吕欣雨;朱大猛;冯郅益;刘家辉;郭秋余设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的极地冰层切削钻进过程预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数字孪生的极地冰层切削钻进过程预测方法，方法包括如下步骤：S1、以建立冰层切削钻进过程物理模型；S2、获取高精度训练与测试数据集；所述有限元分析包括切削热分析和切削力分析；S3、构建预报模型，所述预报模型的输入为高精度训练与测试数据集，所述预报模型的预报采用RBF人工智能神经网络；基于预测数据对钻进规程参数进行优化调整。本发明解决了钻进过程中切削具变形过大、磨损严重以及切削具温度升高将冰屑冰芯融化二次冻结导致钻进失败等问题，实现了钻进参数的实时调整与优化，对提高极地冰层钻进效率与能力具有重要意义。

本发明授权基于数字孪生的极地冰层切削钻进过程预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的极地冰层切削钻进过程预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对冰层切削钻进过程中的切削具与极地冰层进行数字化处理，以建立冰层切削钻进过程物理模型； S2、对物理模型进行有限元分析，得到物理模型的模拟参数和数字模型，基于拉丁超立方方法将数字模型的多维钻进规程参数空间均匀划分为若干个区域，使每个区域有且仅有一个样本选中，以此获取高精度训练与测试数据集；所述有限元分析包括模态分析、切削力分析、切削热分析以及疲劳寿命分析； 所述切削热分析包括如下步骤： 切削热如下所示： 1 式中，为切削具钻进产生的总热量；为冰屑发生剪切变形产生的热量；为切削具前刃面与冰屑摩擦产生的热量；为垫靴与冰屑之间的摩擦热量； 冰屑发生剪切变形产生的热量的公式如下所示： 2 切削具前刃面与冰屑摩擦产生的热量的公式如下所示： 3 垫靴与冰屑之间的摩擦热量的公式如下所示： 4 式中：为剪切面上的剪应力；为切削具前刃面与切屑之间的摩擦力；为垫靴与冰层之间的摩擦力；为剪切速度；为切削相对切削具的运动速度；为切削具回转线速度；为切削具回转速度；为给进力；为切削力；为切削具外径；为切削具内径；为剪切面与水平面之间的夹角；为刃前角；为冰与钢接触面摩擦角； 干切削条件下钻头切削具的温度的公式如下所示： 5 式中：为钻头切削具温度；为环境温度； 剪切变形引起的温度变化的公式如下所示： 6 参数的公式如下所示： 7 式中；为剪切变形引起的道具温度变化；为冰的比热；为冰的密度；为切削具的切入深度；为切削具的宽度；为切削变形；为冰的热扩散系数； 摩擦引起冰屑的温度变化的公式如下所示： 参数的公式如下所示： 9 参数的公式如下所示： 10 式中，为前刃面摩擦引起的切削具温度变化；为冰的导热系数；lf为冰屑与切削具接触长度；为移动平面热源的形状系数；为切削具导热系数； S3、构建预报模型，所述预报模型的输入为高精度训练与测试数据集，所述预报模型的预报采用RBF人工智能神经网络，所述预报模型的输出为冰层切削钻进过程中切削具温度场、应力场、形变与疲劳磨损寿命以及可持续钻进深度的预测数据。

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