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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于卷积神经网络的多晶体塑性有限元本构模型参数获取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：CN115346098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210886070.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于卷积神经网络的多晶体塑性有限元本构模型参数获取方法是由胡殿印;王荣桥;潘锦超;陈校生设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的多晶体塑性有限元本构模型参数获取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于卷积神经网络的多晶体塑性有限元本构模型参数获取方法，包括1将晶体塑性有限元模拟和材料力学试验得到的应力应变响应矩阵通过归一化转化为应力‑应变矩阵训练图像集与应力‑应变矩阵预测图像集；2借助卷积神经网络对图像特征的识别能力，建立应力‑应变矩阵训练图像集与多晶体塑性有限元本构模型参数间的回归关系，得到训练后的卷积神经网络；3将应力‑应变矩阵预测图像集输入训练后的卷积神经网络，得到材料力学试验应力应变响应对应的多晶体塑性有限元本构模型参数。本发明提高了预测精度，且能应用于数据量更大的循环拉伸、循环拉压等多种试验数据的模型参数获取。

本发明授权一种基于卷积神经网络的多晶体塑性有限元本构模型参数获取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的多晶体塑性有限元本构模型参数获取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1基于随机生成的参数组的有限元模型，进行晶体塑性有限元模拟，分别获取相应的应力-应变响应矩阵； 2以目标材料的特征应力为基准，将应力响应矩阵中的元素归一化至[0,1]范围内，得到归一化后的应力矩阵； 3以目标材料的特征应变为基准，将应变响应矩阵中的元素归一化至[0,1]范围内，得到归一化后的应变矩阵； 4将归一化后的应力、应变矩阵合并，形成应力-应变矩阵训练图像集； 5建立深度卷积神经网络，以应力-应变矩阵训练图像集为训练输入，以晶体塑性有限元本构模型参数为训练输出，对深度卷积神经网络进行训练，调整网络中的超参数使得训练集的预测精度达到R20.999，得到训练后的深度卷积神经网络； 6采用步骤2、3，将需要获取参数的试验应力-应变响应矩阵进行归一化处理，合并归一化后的应力、应变矩阵，形成应力-应变矩阵预测图像集，将应力-应变矩阵预测图像集作为输入，采用训练后的深度卷积神经网络进行预测，得到需要获取参数的试验应力-应变响应矩阵所对应的多晶体塑性有限元本构模型参数。

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