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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种自适应高温损伤模型构建方法及系统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：CN119783537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411959733.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种自适应高温损伤模型构建方法及系统是由肖宇;张海莹设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应高温损伤模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种自适应高温损伤模型构建方法及系统。属于材料科学及工程计算技术领域；所述方法包括：获取材料在高温环境下的实验数据，通过机器学习算法对收集的数据进行预处理，并对关键损伤特征进行提取；基于深度学习框架构建基础损伤预测模型，利用预处理后的数据对模型进行训练，并通过强化学习机制，使基础损伤预测模型根据预测误差对内部参数进行自适应调整；利用遗传算法对模型中的热力学参数进行全局搜索，寻找最优参数组合，结合实时温度监测数据，对模型参数进行动态调整。通过集成深度学习、强化学习、遗传算法和分子动力学模拟技术，能够对材料在高温环境下的损伤演化过程进行更为准确和全面的预测。

本发明授权一种自适应高温损伤模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应高温损伤模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取材料在高温环境下的实验数据，通过机器学习算法对收集的数据进行预处理，并对关键损伤特征进行提取；所述实验数据包括应力-应变曲线、温度-时间曲线以及微观结构图像； S2、基于深度学习框架构建基础损伤预测模型，利用预处理后的数据对模型进行训练，并通过强化学习机制，使基础损伤预测模型根据预测误差对内部参数进行自适应调整； S3、利用遗传算法对模型中的热力学参数进行全局搜索，寻找最优参数组合，结合实时温度监测数据，对模型参数进行动态调整； S4、基于分子动力学模拟技术，对材料在高温下的微观结构演化过程进行模拟，将模拟结果与实验数据进行对比，通过反馈机制进一步优化模型参数； S5、选取独立验证数据集，对基础损伤预测模型进行验证，并对其预测性能进行评估，根据评估结果，对模型进行迭代优化； 所述S2，包括： S21、进行深度学习框架选择，若用于处理时间序列数据则选择LSTM模型，若用于处理长序列数据，则选择Transformer模型； S22、结合材料的物理特性，设计包含多个子项的损失函数，并加入L1或L2正则化项； S23、根据数据量和模型复杂度，进行批次大小选择，并在每个训练周期前，将数据随机打乱； S24、对于全连接层和LSTM层，使用Xavier初始化方法，对于ReLU激活函数的层，使用He初始化方法； S25、在模型预测误差大于预设阈值时，通过调整模型参数，使预测结果向真实值靠拢，并在模型训练过程中，根据预测结果的奖惩信号，动态调整模型参数； 所述S3，包括： S31、将热力学参数转换为二进制串，每个位代表一个参数值，并使用热力学参数的实数值进行编码； S32、结合材料的多个热力学指标，设计多目标适应度函数，根据各指标的重要性，进行权重分配； S33、通过布置在材料的关键位置的温度传感器选择，实时采集温度数据，并对采集的温度数据进行预处理； S34、根据实时监测到的温度变化，设计参数更新规则，根据遗传算法得到的最优参数组合，对参数调整的上下限进行设定。

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