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！

龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种评价岩石能耗的能时密度图谱模型建立及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：CN119918417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510107428.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种评价岩石能耗的能时密度图谱模型建立及预测方法是由邓丁;郭连军;宋纹瑶;邵磊;华家伟设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种评价岩石能耗的能时密度图谱模型建立及预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种评价岩石能耗的能时密度图谱模型建立及预测方法，具体涉及岩石力学技术领域，包括以下步骤：选择岩石样本，进行霍普金森实验以获取应力和应变信号；利用深度学习去噪模型处理所获取的应力‑应变信号，得到净化后的应力‑应变信号；基于净化后的应力‑应变信号，计算动态强度数据和能时密度；针对多种岩石，利用K‑means聚类算法和核密度估计，构建二维能时密度图谱模型；针对单一岩石，采用机器学习的插值模型构建直观的二维能时密度连续图谱；利用二维能时密度图谱能够预测能时密度的变化趋势，进而分析能量耗散情况。

本发明授权一种评价岩石能耗的能时密度图谱模型建立及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种评价岩石能耗的能时密度图谱模型建立方法，其特征在于，所述能时密度图谱模型建立方法包括如下步骤： 选择岩石样本，进行霍普金森实验以获取应力和应变信号； 利用深度学习去噪模型处理所获取的应力-应变信号，得到净化后的应力-应变信号； 基于净化后的应力-应变信号，计算动态强度数据和能时密度； 基于岩石的动态强度数据和能时密度，并利用K-means聚类算法和核密度估计或者机器学习的插值模型，构建二维能时密度图谱模型； 基于岩石的动态强度数据和能时密度，并利用K-means聚类算法和核密度估计或者机器学习的插值模型，构建二维能时密度图谱模型的方法具体包括： 1以岩石在相同荷载下的能时密度和动态强度数据为基础，以动态强度为横坐标，能时密度峰值为纵坐标，绘制基础能时密度分布散点图，基于K-means聚类算法和核密度估计计算各个散点的类别和密度概率生成二维能时密度图谱模型； 计算出每个能时密度和动态强度的位置，并进行聚类分析，得到每个聚类的密度概率，假设数据点集合为D={x1，y1，x2，y2，…，xn，yn}，其中x为动态强度，y为能时密度的峰值，基于K-means聚类算法，聚类过程的目标函数可以表示为： ； 式中：J为目标函数，K为聚类的数量，ck为第k个簇的中心，为数据点与簇中心的欧式距离； 使用核密度估计对数据点进行概率密度估计，生成二维概率密度图： ； 式中，fx，y为概率密度函数，n为数据点的数量，hx，hy带宽参数，K为核函数通常为高斯核； 2以单一岩石在不同荷载下的能时密度和动态强度数据为基础，对不同应变率速率下的能时密度数据进行插值和内插，机器学习的插值模型构建连续、平滑的能时密度空间分布图谱，得到二维能时密度图谱分布模型； 使用机器学习的插值模型对不同应变率下的能时密度进行插值： ； 式中，为预测的能时密度值，fx，θ为MLP模型的输出，W为权重矩阵，b为偏置项，x为输入特征。

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沈阳工业大学，其通讯地址为：110870 辽宁省沈阳市铁西区经济技术开发区沈辽西路111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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。