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龙图腾网获悉宁夏特种设备检验检测院;宁夏大学;西安交通大学申请的专利基于数字孪生的富氢交变载荷下吸附器焊缝疲劳寿命的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：CN119884902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411950007.X，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于数字孪生的富氢交变载荷下吸附器焊缝疲劳寿命的预测方法是由周海;赵福国;董浩韬;王文达;马立新;吴维峰;张永强;李普博;张恒民;马少伟;金佳祥;王译唯;邓聪设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的富氢交变载荷下吸附器焊缝疲劳寿命的预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于焊接领域，具体公开了一种基于数字孪生的富氢交变载荷下吸附器焊缝疲劳寿命预测方法，通过无损检测获取焊接接头硬度、缺陷和残余应力分布；在纯氢气氛围下进行高周疲劳性能测试，建立性能数据库；利用深度生成性对抗网络GAN增强数据，结合支撑向量回归SVR建立机器学习模型，考虑材料强度退化、残余应力和缺陷特征预测焊缝疲劳寿命；采用多种指标评估焊缝疲劳寿命模型性能，并进行相关性分析以提高预测精度。对应步骤包括吸附器焊缝无损检测、焊缝疲劳性能测试、带缺陷焊接接头高周疲劳性能测试等，本发明结合数字孪生技术和机器学习，提高了焊缝疲劳寿命预测的精度和可靠性，对优化设备维护和提高运行效率具有重要意义。

本发明授权基于数字孪生的富氢交变载荷下吸附器焊缝疲劳寿命的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的富氢交变载荷下吸附器焊缝疲劳寿命的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： a对变压吸附器进行无损检测，包括超声检测、磁粉检测和X射线检测，以获取吸附器焊接接头中热影响区和焊缝的缺陷和残余应力空间分布；所述缺陷包括气孔、微裂纹、咬边和余高这些几何特征，并记录热影响区和焊缝的硬度； b在纯氢气氛围下，对Q345R钢吸附器缩比件焊接接头进行高周疲劳性能测试，获取热影响区和焊缝的S-N曲线，测试最大应力范围为200-400MPa，应力比为-1～0.8； c制备带缺陷的Q345R钢吸附器焊接缩比件或带缺陷高周疲劳试样，统计缺陷的数量和尺寸，并在纯氢气氛围下分别获得带缺陷焊接接头的焊缝与热影响区的S-N曲线； d根据步骤a-c获得的S-N曲线和缺陷特征的分布数据，建立吸附器焊接接头在氢气氛围下的高周疲劳性能数据库； e基于对抗网络GAN进行数据增强，利用生成器网络Generator,G和判别器网络Discriminator,D生成与真实数据分布一致的数据，以获得足够的标签样本量； f利用步骤d中的数据集和步骤e生成的数据，建立基于支撑向量回归SVR的自适应机器学习模型，输入变量包括应力和缺陷特征，输出变量为相应的疲劳寿命；所述模型使用疲劳裂纹扩展速率公式dadNf＝CΔKm来评价疲劳裂纹扩展寿命，其中C、m为材料常数；ΔK为应力强度因子，且ΔK由公式计算得出；A为与最大主应力垂直的平面上投影缺陷面积；Y为位置常数，内部缺陷为0.5，表面和次表面缺陷为0.65；Δσ为外加应力范围； g采用决定系数R2、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE对建立的机器学习模型进行性能评估，确保预测精度；其中，步骤f中的自适应机器学习模型还包括输入变量之间的相关性分析，使用Pearson相关系数来评估输入变量之间的多重共线性关系，以提高模型的预测精度；预测疲劳强度σw采用公式σw＝Y1×HVσb×Δσ计算；Y1为位置常数，内部缺陷为1.56，表面和次表面缺陷为1.43；HV为维氏硬度，σb为抗拉强度。

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宁夏特种设备检验检测院;宁夏大学;西安交通大学，其通讯地址为：750001 宁夏回族自治区银川市兴庆区凤凰南街193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”。

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