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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利基于变量变换和遗传算法的复合材料贮存寿命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：CN121415955B 。

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：202512006335.5，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于变量变换和遗传算法的复合材料贮存寿命预测方法是由孙振生;瞿煌;朱玉杰;胡宇;李剑;赵志彬设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变量变换和遗传算法的复合材料贮存寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于变量变换和遗传算法的复合材料贮存寿命预测方法，涉及复合材料性能评估与寿命预测技术领域，包括：通过加速老化试验获取不同温度下的性能退化数据，建立半经验性能退化模型。通过引入特定的变量变换，将非线性优化问题转化为线性回归问题，采用最小二乘法快速求解部分模型参数，同时使用遗传算法对关键非线性参数进行全局寻优，克服了传统方法易陷入局部最优的缺陷。结合arrihenius模型建立温度‑寿命关系，实现常温下贮存寿命预测。方法还集成了敏感性分析和不确定性量化功能，为预测结果提供可靠性评估。本发明充分考虑环境温度的影响，符合高效预测的需求，提高寿命预测的精度和稳定性。

本发明授权基于变量变换和遗传算法的复合材料贮存寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于变量变换和遗传算法的复合材料贮存寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、分别在不同温度条件下对复合材料样品进行处理，并实时采集与复合材料性能相关的性能退化数据； S2、基于性能退化数据构建复合材料性能退化的半经验性能退化模型； S3、引入特定的变量变换方法，将所述半经验性能退化模型转化为线性回归模型；对所述半经验性能退化模型中的时间变量进行函数变换定义，得到所述半经验性能退化模型的时间变量变换关系； 变换公式为： 和其中，和为待求非线性参数，为老化时间； 基于所述时间变量变换关系对所述半经验性能退化模型进行结构重组，得到所述半经验性能退化模型的线性组合形式； 对所述线性组合形式进行线性回归模型识别，得到所述半经验性能退化模型的线性回归模型； S4、对所述线性回归模型采用最小二乘法进行求解，得到所述线性回归模型中的参数η、β； S5、基于遗传算法对待求非线性参数λ和α进行全局优化，得到优化非线性参数λ和α，基于优化非线性参数最小化模型的输出与实验数据之间的误差； S6、基于所述线性参数η和β以及优化后的非线性参数λ和α所优化的性能退化模型与预设的失效判据，计算各温度条件下的材料失效时间； S7、基于所述各温度条件下的材料失效时间与最小二乘法进行线性回归，拟合得到Arrhenius模型参数，建立Arrhenius模型，基于Arrhenius模型，建立温度-寿命关系； S8、基于温度-寿命关系预测复合材料在常温下的贮存寿命；对所述各温度条件下的材料失效时间序列进行Arrhenius坐标转换，将热力学温度T转换为倒数坐标1T，将失效时间L转换为对数坐标lnL，得到Arrhenius坐标系下的线性化数据点集； 基于所述Arrhenius坐标系下的线性化数据点集，采用最小二乘法进行线性回归分析，求解得到Arrhenius模型参数A和B的数值解； 将所述Arrhenius模型参数A和B代入Arrhenius模型数学表达式中，建立完整的温度-寿命数学关系模型； 所述Arrhenius模型的具体形式为： 其中，表示复合材料的贮存寿命，为材料贮存时的热力学温度，、为通过实验数据拟合得到的待定参数； 对建立的温度-寿命数学关系模型进行拟合精度验证，得到验证合格的Arrhenius温度-寿命数学模型，完成温度-寿命之间关系的建立； 所述温度与寿命关系为： 其中，为寿命，为热力学温度，、为实验数据拟合得到的参数。

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