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龙图腾网获悉嘉兴大学;招商新疆特种设备检验技术研究院有限公司申请的专利一种考虑不均匀蠕变劣化的加钒钢筒节承载性能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：CN120633342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511114035.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种考虑不均匀蠕变劣化的加钒钢筒节承载性能预测方法是由李尤;别尔兰·贾纳依汗;王昕;苗锐;巴特德力格;陈思宇;艾斯帕尔·艾尔肯江;杨蕊设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑不均匀蠕变劣化的加钒钢筒节承载性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑不均匀蠕变劣化的加钒钢筒节承载性能预测方法，涉及数据处理技术领域，包括以下实施步骤：构建加钒钢筒节不同区域材料的蠕变性能数据集；利用生成对抗式神经网络对蠕变性能数据集实施数据增强；利用时间分数法，构建蠕变损伤评价指标；构建加钒钢筒节不同区域材料蠕变劣化后的剩余强度数据集；利用数据驱动方法，建立剩余强度预测模型；建立加钒钢筒节有限元模型；利用时间分数法计算其蠕变损伤分布；计算加钒钢筒节蠕变劣化后的材料剩余强度分布；实现考虑不均匀蠕变劣化的加钒钢筒节承载性能预测。本发明，预测精度较高、可靠性较强、实施成本较低，能够为超期服役加氢反应器适用性评价提供科学指导。

本发明授权一种考虑不均匀蠕变劣化的加钒钢筒节承载性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑不均匀蠕变劣化的加钒钢筒节承载性能预测方法，其特征在于，所述方法包括以下实施步骤： 步骤1：构建加钒钢筒节不同区域材料的蠕变性能数据集； 步骤2：根据蠕变性能数据集，建立蠕变性能预测模型； 步骤3：利用时间分数法，构建蠕变损伤评价指标； 步骤4：根据蠕变损伤评价指标，构建剩余强度数据集； 步骤5：根据剩余强度数据集，建立剩余强度预测模型； 步骤6：建立加钒钢筒节有限元模型，计算加钒钢筒节在服役条件下的应力分布； 步骤7：根据蠕变性能预测模型，得到蠕变损伤分布； 步骤8：将蠕变损伤分布以及应力分布输入剩余强度预测模型，得到加钒钢筒节蠕变劣化后的材料剩余强度分布； 步骤9：将材料剩余强度分布纳入塑性极限分析，实现考虑不均匀蠕变劣化的加钒钢筒节承载性能预测； 所述步骤4中构建剩余强度数据集具体如下： 在工作温度和试验应力s1、s2、…、sn下，分别对材料M1、M2和M3实施不同程度的蠕变劣化处理，并在工作温度下对所有劣化材料进行拉伸试验，获得材料M1、M2和M3在不同蠕变条件下劣化不同程度所对应的剩余强度数据集、和； 所述步骤5基于测得的剩余强度数据集、和，利用数据驱动方法，建立材料M1、M2和M3在不同蠕变条件下劣化不同程度后的剩余强度预测模型； 所述步骤4中，对材料Mk实施蠕变劣化和拉伸试验，具体包括以下步骤： 步骤41：依据蠕变性能数据集，确定材料Mk的蠕变断裂寿命以及稳态蠕变阶段结束时刻； 步骤42：基于蠕变损伤评价指标，计算材料Mk稳态蠕变阶段结束时刻所对应的损伤因子； 步骤43：在[0,]范围内等间隔选取m个损伤因子、、…、，其中≥5，第个损伤因子记为； 步骤44：从材料Mk中取样加工件相同的蠕变试样，其中第个蠕变试样记为； 步骤45：在工作温度和试验应力s1下，对步骤44中加工的件蠕变试样分别实施不同时长的蠕变中断试验，其中试样的蠕变时长由与的乘积决定； 步骤46：将步骤45中得到的所有蠕变劣化试样进一步加工为高温拉伸试样，并在工作温度下对所有试样分别进行拉伸试验，测得其屈服强度和抗拉强度； 步骤47：将步骤45中的试验应力依次调整为s2、s3、…、sn，分别重复步骤44至步骤46，即可获取材料Mk在不同蠕变条件下劣化不同程度所对应的剩余强度数据集； 所述步骤5中，基于测得的剩余强度数据集，利用数据驱动方法，预测材料Mk蠕变劣化后的剩余强度，具体包括以下步骤： 步骤51：从剩余强度数据集中随机抽取80%数据用作训练集供数据驱动模型拟合，剩余20%数据则作为测试集用于拟合结果评价； 步骤52：基于步骤51中得到的训练集，利用网格搜索和交叉验证优化模型超参数，再训练该模型，最大化其对材料Mk蠕变劣化后剩余强度的预测能力； 步骤53：利用步骤51中得到的训练集评价步骤52中完成训练的数据驱动模型的拟合精度，利用步骤51中得到的测试集评价步骤52中完成训练的数据驱动模型的泛化性能，若其拟合精度与泛化性能均可接受，则获得可用的材料Mk蠕变劣化后剩余强度预测模型；反之，则更换数据驱动模型，并重新进行步骤51至步骤53。

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