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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于本构关系的双曲板回弹预测深度学习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：CN119249873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411273858.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于本构关系的双曲板回弹预测深度学习方法是由梁棋钰;张龙设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于本构关系的双曲板回弹预测深度学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于本构关系的双曲板回弹预测深度学习方法，包括：采集多种材料成形板材试件的双曲板回弹量样本数据，将多种材料的双曲板回弹量样本数据汇总形成样本数据集；构建深度卷积神经网络；在深度卷积神经网络中加入本构关系自定义层；根据训练数据集对深度卷积神经网络进行训练，得到板材成形回弹预测模型；向板材成形回弹预测模型输入预处理后的回弹预测输入样本，选取回弹预测输入样本对应的应力应变曲线，根据该材料的应力应变曲线调整双曲板回弹预测模型的权重和偏置参数，输出预测回弹数据。本发明可以有效克服现有算法无法考虑材料特性的问题，通过嵌入大量材料本构模型，实现多种新型材料、复合材料板材的回弹预测。

本发明授权一种基于本构关系的双曲板回弹预测深度学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于本构关系的双曲板回弹预测深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、取多种材料成形板材试件进行拉伸试验，得到对应材料的拉伸力位移曲线，根据对应材料的拉伸力位移曲线得到对应材料的应力应变曲线，采集成形实验和数值模拟中各种材料成形板材试件的回弹量，将各种材料的应力应变曲线以及回弹量作为样本数据的组成部分，将多种材料的样本数据汇总形成样本数据集；样本数据至少包括各种材料板材的回弹量、应力应变曲线、板材厚度和成形变化量；对样本数据集进行预处理，得到训练数据集； S2、基于卷积神经网络，构建端到端的多种材料板材成形回弹预测的深度卷积神经网络； S3、在深度卷积神经网络中加入本构关系自定义层，以映射材料的本构关系，根据训练数据集对基于材料本构关系的深度卷积神经网络进行训练，得到板材成形回弹预测模型；S3具体为：对训练数据集中的RGB图像添加材料标记，在深度卷积神经网络完成第一次池化之后，加入本构关系自定义层，在本构关系自定义层通过材料标记识别对应材料的应力应变曲线进行逐元素相乘，输出传递给后续的卷积层及池化层，在根据训练数据集的每轮训练后，根据训练精度反馈更新本构关系自定义层的权重，在经过预设轮次的训练后确定本构关系自定义层的最佳权重以及板材成形回弹预测模型的偏置参数，得到板材成形回弹预测模型； S4、向板材成形回弹预测模型输入预处理后的回弹预测输入样本，选取回弹预测输入样本对应的应力应变曲线，根据该材料的应力应变曲线调整双曲板回弹预测模型的权重和偏置参数，输出预测回弹数据。

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