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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于物理信息深度神经网络的飞机起落架外筒屈服强度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：CN120217850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510275867.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于物理信息深度神经网络的飞机起落架外筒屈服强度预测方法是由胡志力;华林;尹春洋;郑方焱设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息深度神经网络的飞机起落架外筒屈服强度预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供基于物理信息深度神经网络的飞机起落架外筒屈服强度预测方法，涉及智能制造的技术领域，方法包括：采集飞机起落架在不同工艺阶段的工艺数据，工艺数据包括自由锻制坯和模锻成形阶段的转运时间、锻造时间、锻件始锻温度、锻件终锻温度、锻件终锻后尺寸以及锻造速度；对工艺数据进行预处理，得到处理数据；对处理数据进行相关性分析，并对处理数据对屈服强度进行贡献度分析；根据相关性分析的结果以及贡献度分析的结果，从处理数据筛选出建模的目标工艺参数；输入目标工艺参数至训练完成的基于物理信息的深度神经网络，得到预测的飞机起落架外筒屈服强度值。本申请能够在保证模型可解释性前提下，减少构建模型所需的样本点数量。

本发明授权基于物理信息深度神经网络的飞机起落架外筒屈服强度预测方法在权利要求书中公布了：1.基于物理信息深度神经网络的飞机起落架外筒屈服强度预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集飞机起落架在不同工艺阶段的工艺数据，所述工艺数据包括自由锻制坯和模锻成形阶段的转运时间、锻造时间、锻件始锻温度、锻件终锻温度、锻件终锻后尺寸以及锻造速度； 对所述工艺数据进行预处理，得到处理数据； 对所述处理数据进行相关性分析，并对所述处理数据对屈服强度进行贡献度分析； 根据所述相关性分析的结果以及所述贡献度分析的结果，从所述处理数据筛选出建模的目标工艺参数； 输入所述目标工艺参数至训练完成的基于物理信息的深度神经网络，得到预测的飞机起落架外筒屈服强度值； 在所述输入所述目标工艺参数至训练完成的基于物理信息的深度神经网络，得到预测的飞机起落架外筒屈服强度值之前，所述方法还包括： 通过前向传播与反向传播来减少所述基于物理信息的深度神经网络对应的损失函数的值，所述损失函数包括纯数据驱动的屈服强度损失函数和物理信息屈服强度损失函数，其中，通过实验测量值与屈服强度预测值之间差的平方定义所述纯数据驱动的屈服强度损失函数，根据屈服强度和锻件锻造温度、锻造时间的物理规律构建的物理信息屈服强度损失函数。

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