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！

龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种融合注意力机制的CFRP蜂窝铝夹芯板冲击能量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：CN120147827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510298077.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种融合注意力机制的CFRP蜂窝铝夹芯板冲击能量预测方法是由李仲玉;袁绍阳;王春;刘逸群;杨娜;王剑锋;王兵设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合注意力机制的CFRP蜂窝铝夹芯板冲击能量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合注意力机制的CFRP蜂窝铝夹芯板冲击能量预测方法，包括：对CFRP蜂窝铝夹心层合板进行落锤冲击仿真试验，得到不同初始冲击能量工况对应的损伤图像，利用损伤图像构建数据集；在深度学习网络模型中添加注意力机制，得到融合注意力机制的深度学习网络模型；将数据集分为训练集、验证集和测试集；以损伤图像为输入，初始冲击能量为输出，训练融合注意力机制的深度学习网络模型，得到受损CFRP蜂窝铝夹芯层合板冲击能量预测模型；获取实际受损CFRP蜂窝铝夹心层合板的损伤图像，输入受损CFRP蜂窝铝夹芯层合板冲击能量预测模型，预测模型输出受损CFRP蜂窝铝夹心层合板受到的初始冲击能量。

本发明授权一种融合注意力机制的CFRP蜂窝铝夹芯板冲击能量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合注意力机制的CFRP蜂窝铝夹芯板冲击能量预测方法，其特征在于，包括： 通过仿真软件建立CFRP蜂窝铝夹心层合板和冲击锤头仿真模型，并对所述CFRP蜂窝铝夹心层合板进行落锤冲击仿真试验，得到不同初始冲击能量工况对应的损伤图像，利用所述损伤图像构建数据集； 在深度学习网络模型中添加多头注意力机制，得到融合注意力机制的深度学习网络模型； 将所述数据集分为训练集、验证集和测试集；以损伤图像为输入，初始冲击能量为输出，利用训练集对融合注意力机制的深度学习网络模型进行训练，得到最优融合注意力机制的深度学习网络模型，作为受损CFRP蜂窝铝夹芯层合板冲击能量预测模型； 获取实际受损CFRP蜂窝铝夹心层合板的损伤图像，输入所述受损CFRP蜂窝铝夹芯层合板冲击能量预测模型，所述受损CFRP蜂窝铝夹芯层合板冲击能量预测模型输出受损CFRP蜂窝铝夹心层合板受到的初始冲击能量； 其中，采用ResNet50作为深度学习网络模型；将注意力机制添加在ResNet50网络第一层和第二层的连接处。

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哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路2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。