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龙图腾网获悉合肥速宸工程科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的螺栓热处理工艺优化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：CN120932776B 。

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：202511452719.3，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于深度学习的螺栓热处理工艺优化方法及系统是由余照飞;徐海;范再川;孙建设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的螺栓热处理工艺优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的螺栓热处理工艺优化方法及系统，涉及高温合金材料处理技术领域。该基于深度学习的螺栓热处理工艺优化方法，通过获取螺栓历史热处理数据，包括若干个Inconel718螺栓的热处理参数、显微组织图像、疲劳寿命数据；构建深度学习模型，并基于螺栓历史热处理数据进行训练，在训练结束后输出Inconel718螺栓的最优热处理工艺参数；基于最优热处理工艺参数，对Inconel718螺栓进行热处理分析，并验证其疲劳寿命，本发明通过利用深度学习模型融合热处理参数与组织图像特征，快速预测疲劳寿命并筛选最优工艺参数，实现高效自动化优化，降低开发成本，提升螺栓工艺开发效率。

本发明授权一种基于深度学习的螺栓热处理工艺优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的螺栓热处理工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取螺栓历史热处理数据，包括若干个Inconel718螺栓的热处理参数、显微组织图像、疲劳寿命数据,热处理参数包括固溶处理阶段的固溶温度和固溶时间、时效处理阶段的时效温度、时效时间、冷却方式和冷却速率，显微组织图像包括固溶处理图像和时效处理图像，固溶处理图像包括若干个螺栓像素点的固溶像素值，时效处理图像包括若干个螺栓像素点的时效像素值，疲劳寿命数据具体为在不同负荷下的疲劳寿命循环次数； 构建深度学习模型，并基于螺栓历史热处理数据进行训练，在训练结束后输出Inconel718螺栓的最优热处理工艺参数； 基于最优热处理工艺参数，对Inconel718螺栓进行热处理分析，并验证其疲劳寿命； 深度学习模型包括： 第一输入通道，用于接收螺栓热处理参数数据，并对其进行标准化处理，以生成热处理参数向量； 第二输入通道，用于分别接收固溶处理图像和时效处理图像，并分别基于卷积神经网络进行图像特征提取，以获得对应的固溶图像特征向量与时效图像特征向量； 融合层，用于对热处理参数向量与图像特征向量进行特征融合处理，以构建联合特征表示； 输出回归层，用于基于联合特征表示输出对应的疲劳寿命预测值； 基于螺栓历史热处理数据对深度学习模型进行训练的具体步骤如下： 以螺栓历史热处理数据中的疲劳寿命循环次数作为训练标签； 将热处理参数输入至第一输入通道，并进行标准化处理； 将固溶处理图像与时效处理图像分别输入卷积神经网络，以提取对应的图像特征向量，并输入至第二输入通道； 在融合层中对第一输入通道与第二输入通道的输入进行特征融合； 将融合结果输入输出回归层，以预测对应的疲劳寿命值； 基于预测值与真实值之间的均方误差构建损失函数，并通过反向传播算法优化网络权重参数； 在训练完成后，深度学习模型可输出任意输入热处理参数组合所对应的疲劳寿命预测值； 重复上述训练过程，直至模型性能满足预设的收敛指标或误差阈值要求。

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