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龙图腾网获悉中山大学申请的专利融合物理信息和深度学习的螺栓连接模型构建方法及装置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：CN119720413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411775820.8，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权融合物理信息和深度学习的螺栓连接模型构建方法及装置是由吕中荣;张征;杨达豪;汪利设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合物理信息和深度学习的螺栓连接模型构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合物理信息和深度学习的螺栓连接模型构建方法及装置，该方法包括：通过螺栓连接激励，根据伊万模型获取螺栓连接界面的滞回响应数据集；对所述滞回响应数据集进行标记处理，得到目标数据集；根据所述滞回响应数据集，构造目标损失函数；基于卷积神经网络和长短期记忆网络，构建初始训练模型；根据所述目标损失函数以及所述目标数据集，对所述初始训练模型进行训练，得到螺栓滞回系统预测模型.本发明能够提高辨识螺栓连接模型的效率以及准确性，可以广泛应用于计算机辅助技术领域。

本发明授权融合物理信息和深度学习的螺栓连接模型构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合物理信息和深度学习的螺栓连接模型构建方法，其特征在于， 通过螺栓连接激励，根据伊万模型获取螺栓连接界面的滞回响应数据集； 对所述滞回响应数据集进行标记处理，得到目标数据集； 根据所述滞回响应数据集，构造目标损失函数； 基于卷积神经网络和长短期记忆网络，构建初始训练模型； 根据所述目标损失函数以及所述目标数据集，对所述初始训练模型进行训练，得到螺栓滞回系统预测模型； 其中，所述通过螺栓连接激励，根据伊万模型获取螺栓连接界面的滞回响应数据集，包括以下步骤： 根据所述伊万模型，对螺栓连接结构进行仿真建模，得到螺栓连接仿真模型； 对所述螺栓连接仿真模型施加所述螺栓连接激励，生成所述螺栓连接界面的滞回响应数据集； 所述根据所述滞回响应数据集，构造目标损失函数，包括以下步骤： 获取所述滞回响应数据集中的归一化滞回力，并获取所述滞回响应数据集中的螺栓连接结构的位移； 根据所述归一化滞回力，构造第一损失函数； 根据所述位移和所述归一化滞回力之间的平滑性，构造第二损失函数； 根据所述第一损失函数以及所述第二损失函数，得到所述目标损失函数； 所述根据所述目标损失函数以及所述目标数据集，对所述初始训练模型进行训练，得到螺栓滞回系统预测模型，包括以下步骤： 根据速度条件，将所述目标数据集中的训练数据集进行分类，得到第一数据集以及第二数据集； 将所述第一数据集以及所述第二数据集分别输入所述初始训练模型的第一通道以及第二通道，结合所述目标损失函数的约束，对所述初始训练模型进行训练，得到所述螺栓滞回系统预测模型。

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