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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于深度学习技术的布局板热应力及热变形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：CN116187157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211564529.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习技术的布局板热应力及热变形预测方法是由姚雯;包凯瑞;彭伟;周炜恩;陈小前;李星辰设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习技术的布局板热应力及热变形预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习技术的布局板热应力及热变形预测方法，包括：根据布局板的结构及布局，构建布局板布局优化设计的数学模型；根据数学模型，获取训练数据集，其中，训练数据包括布局板的温度场和其对应的热应力及热变形；构建深度学习模型；利用训练数据集训练深度学习模型以拟合布局板的温度场与热应力及热变形的映射关系；利用训练后的深度学习模型进行布局板热应力及热变形预测。本发明能够实现不同布局板的温度场对应的热应力及热变形的快速且精确的计算，极大程度地减少在考虑大温差条件下布局板结构稳定性以及工作精度稳定性的性能要求时的布局板布局优化求解所需的计算量，降低布局板布局优化求解所需的计算成本和时间成本。

本发明授权基于深度学习技术的布局板热应力及热变形预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习技术的布局板热应力及热变形预测方法，其特征在于，包括： 根据布局板的结构及布局，构建布局板布局优化设计的数学模型； 根据数学模型，获取训练数据集，其中，训练数据包括布局板的温度场和其对应的热应力及热变形； 构建深度学习模型； 利用训练数据集训练深度学习模型以拟合布局板的温度场与热应力及热变形的映射关系； 利用训练后的深度学习模型进行布局板热应力及热变形预测； 设定布局板的布局区域内的每一个组件均视为一个热源，布局板布局优化设计的数学模型为： 其中，X表示布局板的布局区域内的组件布局方案，xi,yi表示第i个组件在布局区域的位置坐标，Ns表示组件的数目，f1X和f2X表示目标函数，σequivalent表示等效热应力，uequivalent表示等效热应变，x,y表示布局区域内某一点的位置坐标，T表示布局板的布局区域的温度场，φi表示第i个组件的强度，T0表示布局区域边界上的温度值，k表示布局区域内的热导率，n表示布局区域边界法向量，h表示布局区域边界上物体与周围流体间的表面传热系数，ux和uy分别表示x方向和y方向的热位移，σx,σy,σxy表示三个方向上的热应力，E表示杨氏模量，α表示线膨胀系数，μ表示泊松比； 还包括： 构建融合深度学习模型的布局板布局优化设计问题； 求解布局板布局优化设计问题，获取能够使布局板的布局区域内的最大等效热应力和最大等效热应变取得最小值的布局板的布局方案； 融合深度学习模型的布局板布局优化设计问题为： 其中，X表示布局板的布局区域内的组件布局方案，f1X和f2X表示目标函数， σequivalent表示等效热应力，uequivalent表示等效热应变，T表示布局板的布局区域的温度场，表示组件布局方案与温度场的对应关系，表示深度学习模型输出的温度场T对应的预测热应力及预测热变形，表示热应力及热变形与等效热应力及等效热应变的对应关系。

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