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龙图腾网获悉宝鸡市力合金属复合材料股份有限公司申请的专利基于神经网络的钛钢复合板焊接强度预测及参数控制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：CN121257604B 。

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：202511815715.7，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于神经网络的钛钢复合板焊接强度预测及参数控制方法是由郝保国;高海鹏设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的钛钢复合板焊接强度预测及参数控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于神经网络的钛钢复合板焊接强度预测及参数控制方法，涉及人工智能技术领域，包括获取焊接工艺参数、焊缝表面图像和超声波检测数据，构建双分支异构神经网络，集成注意力机制的轻量级RNN和改进LSTM结构，实现焊接强度的快速趋势分析和精确预测。基于预测误差和强化学习框架，计算工艺参数间耦合度，生成自适应控制权重，实现焊接电流、电压、速度的实时协同调节，提高焊接质量的精确控制能力。

本发明授权基于神经网络的钛钢复合板焊接强度预测及参数控制方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的钛钢复合板焊接强度预测及参数控制方法，其特征在于，包括： 获取钛钢复合板焊接过程中的焊接工艺参数、焊缝表面图像和焊缝超声波检测数据，预处理得到标准化数据集； 构建双分支异构神经网络预测机制，其中，第一分支采用具有注意力机制的轻量级RNN结构，对所述标准化数据集进行快速特征提取，输出焊接强度变化趋势；第二分支采用改进的LSTM结构，对所述标准化数据集进行精确建模，输出焊接强度预测数据；将所述焊接强度变化趋势和所述焊接强度预测数据进行自适应融合，具体包括：基于所述焊接强度变化趋势的时序梯度特征与所述焊接强度预测数据的波动特征计算时序一致性评分，将所述时序一致性评分与焊接工艺参数的实时状态数据组合生成动态融合权重；基于历史预测准确率对所述动态融合权重进行自适应调制，生成优化后的融合权重系数；将所述优化后的融合权重系数分别与所述焊接强度变化趋势和所述焊接强度预测数据进行加权组合，得到初始融合结果；基于所述初始融合结果与历史预测数据的偏差计算残差补偿值，将所述残差补偿值与所述初始融合结果进行自适应校正，得到综合预测结果； 计算所述综合预测结果与实时获取的实际焊接强度数据之间的预测误差； 基于强化学习构建协同优化控制方案，将所述焊接工艺参数、焊缝表面图像和所述预测误差作为状态输入，计算焊接电流、焊接电压、焊接速度之间的参数耦合度，根据参数耦合度生成焊接电流、焊接电压、焊接速度的控制权重，生成最优调节策略数据；根据所述最优调节策略数据，对焊接电流、焊接电压、焊接速度进行实时协同调节。

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