买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于GA-BP神经网络算法的GTN细观损伤模型参数的优化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：CN115691707B 。

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：202211087554.0，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于GA-BP神经网络算法的GTN细观损伤模型参数的优化方法是由薛凤梅;墨馨遥;刘毅;沈文锦;李陈真设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GA-BP神经网络算法的GTN细观损伤模型参数的优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于材料分析技术领域，公开了一种基于GA‑BP神经网络算法的GTN细观损伤模型参数的优化方法，包括以下步骤：步骤10、实验获取待测材料的实测应力‑应变曲线；步骤20、利用有限元分析对GTN细观损伤模型进行单轴拉伸数值模拟得到模拟应力‑应变曲线，采用有限元反向标定法，修正损伤参数，步骤30、改变最大应力和最大应变，利用有限元分析模拟重复进行单轴拉伸试验，获取多组样本数据；步骤40、将训练集数据输入GA‑BP神经网络模型，得到优化后的BP神经网络模型；步骤50、将测试集输入优化后的BP神经网络模型，确定最优测试集数据并将其对应的输出作为最终的GTN细观损伤模型参数。本发明减少了模拟修正的时间，提高了损伤参数确定的准确性和普遍性。

本发明授权基于GA-BP神经网络算法的GTN细观损伤模型参数的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GA-BP神经网络算法的GTN细观损伤模型参数的优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤10、实验获取待测材料的实测应力-应变曲线以及初始孔洞体积分数f0、临界孔洞体积分数fc、断裂孔洞体积分数ff； 步骤20、根据初始孔洞体积分数f0、临界孔洞体积分数fc、断裂孔洞体积分数ff，利用有限元分析对GTN细观损伤模型进行单轴拉伸数值模拟得到模拟应力-应变曲线，采用有限元反向标定法，修正损伤参数，直至所述模拟应力-应变曲线与实验应力-应变曲线的偏差小于阈值，得到修正后的GTN细观损伤模型的修正参数和孔洞形核参数；所述修正参数包括第一修正参数q1、第二修正参数q2和第三修正参数q3，所述孔洞形核参数包括孔洞萌生时的平均等效塑性应变εN，正态分布的标准差sN和形核孔洞体积分数fN； 步骤30、根据步骤20获得的修正参数和孔洞形核参数，通过控制变量法分别改变初始孔洞体积分数f0、临界孔洞体积分数fc、断裂孔洞体积分数ff、形核孔洞体积分数fN，利用有限元分析模拟进行多组单轴拉伸试验，得出相应的最大应力及最大应变，获取多组样本数据，所述样本数据包括最大应力和最大应变，以及得到对应的初始孔洞体积分数f0、临界孔洞体积分数fc、断裂孔洞体积分数ff、形核孔洞体积分数fN； 步骤40、将最大应力与最大应变作为网络输入，将初始孔洞体积分数f0、临界孔洞体积分数fc、断裂孔洞体积分数ff、形核孔洞体积分数fN作为网络输出，搭建GA-BP神经网络模型；将样本数据分为训练集和测试集，利用训练集数据建立GTN损伤参数与应力、应变之间的非线性映射关系，然后利用优化后的GA-BP神经网络模型得到训练集数据的对应输出； 步骤50、将GA-BP神经网络模型的输出与测试集数据对应的初始孔洞体积分数f0、临界孔洞体积分数fc、断裂孔洞体积分数ff、形核孔洞体积分数fN的值进行对比，根据其误差确定最优测试集数据，将与最优测试集数据对应的网络输出作为最终的GTN细观损伤模型参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太原理工大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市迎泽西大街79号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。