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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于深度学习的陶瓷基复合材料剩余力学性能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：CN121299098B 。

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：202511862833.3，技术领域涉及：G01N33/38；该发明授权基于深度学习的陶瓷基复合材料剩余力学性能预测方法是由梁军;张启;葛敬冉;韩相成;李冰垚设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的陶瓷基复合材料剩余力学性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的陶瓷基复合材料剩余力学性能预测方法，属于陶瓷基复合材料力学分析领域，该方法包括对若干陶瓷基复合材料试验件进行循环载荷试验，记录全生命周期的力学数据及声发射信号，并分别对各陶瓷基复合材料试验件的力学数据与声发射信号进行分析，确定宏观力学响应特征序列与微观声发射响应特征序列；根据各陶瓷基复合材料试验件的宏观力学响应特征序列与微观声发射响应特征序列训练深度学习网络模型，得到剩余力学性能预测模型；根据剩余力学性能预测模型对陶瓷基复合材料待测件的剩余力学性能进行预测分析。本发明解决了重复使用条件下对陶瓷基复合材料剩余力学性能分析的可靠性低下的技术问题。

本发明授权基于深度学习的陶瓷基复合材料剩余力学性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的陶瓷基复合材料剩余力学性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对若干陶瓷基复合材料试验件进行循环载荷试验，记录全生命周期的力学数据及声发射信号，并分别对各陶瓷基复合材料试验件的力学数据与声发射信号进行分析，确定宏观力学响应特征序列与微观声发射响应特征序列；所述宏观力学响应特征序列包括循环载荷试验下全生命周期的迟滞能、逆切线模量、割线模量、残余变形指标和宏观判定因子；所述微观声发射响应特征序列包括循环载荷试验下全生命周期的声发射总能量、声发射总计数、声发射各损伤模式能量、声发射各损伤模式计数和微观判定因子；所述宏观判定因子的计算式为： 式中，为宏观判定因子，为除宏观判定因子外的宏观力学响应特征数量，为除宏观判定因子外的宏观力学响应特征索引，为第个宏观力学响应特征的影响因子，为第个宏观力学响应特征的值，为第个宏观力学响应特征的临界阈值，为第个宏观力学响应特征的变化率影响因子，为第个宏观力学响应特征的变化率，为第个宏观力学响应特征的临界变化率； 所述微观判定因子的计算式为： 式中，为微观判定因子，1为除微观判定因子外的微观声发射响应特征数量，为除微观判定因子外的微观声发射响应特征索引，为第个微观力学响应特征的影响因子，为第个微观力学响应特征的值，为第个微观力学响应特征的临界阈值，为第个微观力学响应特征的变化率影响因子，为第个微观力学响应特征的变化率，为第个微观力学响应特征的临界变化率； S2、根据各陶瓷基复合材料试验件的宏观力学响应特征序列与微观声发射响应特征序列训练深度学习网络模型，得到剩余力学性能预测模型；在对深度学习网络模型训练时，还根据宏观判定因子与微观判定因子对剩余力学性能预测结果进行调整，具体为： D1、根据陶瓷基复合材料试验件的宏观判定因子与微观判断因子，获取试验件在循环载荷试验下全生命周期不同综合判断因子下的剩余寿命与剩余强度信息；所述综合判断因子的计算式为： 式中，为宏观判定因子，为微观判定因子； D2、拟合陶瓷基复合材料试验件在各综合判断因子下的剩余寿命与剩余强度的分布函数； D3、确定陶瓷基复合材料试验件当前时刻的综合判断因子，判断当前时刻的综合判断因子是否小于破坏阈值，若是，则材料不发生破坏，不对预测值进行修正，否则材料发生破坏，并执行步骤D4； D4、根据当前时刻的综合判断因子的剩余寿命与剩余强度的分布函数，确定剩余强度值与剩余寿命值，并根据剩余强度值与剩余寿命值修正陶瓷基复合材料试验件当前时刻的剩余强度的预测值与剩余寿命的预测值； S3、根据剩余力学性能预测模型对陶瓷基复合材料待测件的剩余力学性能进行预测分析。

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