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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种金属结构早期疲劳裂纹与剩余寿命预测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：CN116522089B 。

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：202310483173.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种金属结构早期疲劳裂纹与剩余寿命预测方法及系统是由吕珊珊;姜明顺;魏钧涛;张雷;张法业;隋青美;贾磊设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金属结构早期疲劳裂纹与剩余寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种金属结构早期疲劳裂纹与剩余寿命预测方法及系统，包括：基于多维非线性超声响应特征，建立典型厚度试件的疲劳裂纹损伤实测样本；生成与实测样本分布特征高度一致的疲劳损伤虚拟样本，进行损伤实测样本数据扩充；对虚拟样本进行疲劳参数标定，结合疲劳裂纹损伤实测样本，构建疲劳裂纹损伤样本库；基于疲劳裂纹损伤样本库，建立智能预测模型，用于量化评估试件疲劳裂纹扩展长度与剩余使用寿命。

本发明授权一种金属结构早期疲劳裂纹与剩余寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种金属结构早期疲劳裂纹与剩余寿命预测方法，其特征是，包括： 基于多维非线性超声响应特征，建立典型厚度试件的疲劳裂纹损伤实测样本； 生成与实测样本分布特征高度一致的疲劳损伤虚拟样本，进行损伤实测样本数据扩充； 对虚拟样本进行疲劳参数标定，结合疲劳裂纹损伤实测样本，构建疲劳裂纹损伤样本库，具体为： 将实测样本的多维非线性响应特征曲线作为MLSTM网络输入，将与非线性特征对应的试件厚度、裂纹长度、剩余寿命作为模型输出，利用MLSTM网络建立非线性响应特征-疲劳参数映射模型； 将生成样本中的非线性响应特征曲线输入到MLSTM模型中，得到与生成样本非线性特征对应的疲劳参数，包括：试件厚度、裂纹长度、疲劳寿命； 基于实测样本与生成样本构建疲劳裂纹损伤样本库，其中试件厚度与非线性响应特征，为样本库数据特征，疲劳裂纹扩展长度与试件剩余寿命为样本库数据标签； 基于疲劳裂纹损伤样本库，建立智能预测模型，用于量化评估试件疲劳裂纹扩展长度与剩余使用寿命；所述基于疲劳裂纹损伤样本库，建立智能预测模型，具体包括： 将疲劳裂纹损伤样本库作为训练样本，以疲劳裂纹损伤样本库中的数据特征为输入，以数据标签为输出，利用BPNN网络建立试件厚度、非线性特征与裂纹扩展长度、试件剩余寿命之间的映射模型。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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