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龙图腾网获悉华能澜沧江水电股份有限公司;河海大学申请的专利一种基于数据驱动的转轮叶片表面静应力神经网络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：CN119337515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411232600.0，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于数据驱动的转轮叶片表面静应力神经网络预测方法是由张志高;周大庆;杨春明;曲力涛;胡加琨;刘智坚;曹中成;吴封奎;汪玉清;阚阚设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的转轮叶片表面静应力神经网络预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的转轮叶片表面静应力神经网络预测方法，包括建立混流式水轮机组全流道模型，将该模型进行网格划分，将工况点对应的网格导入到数值模拟软件中，得到转轮叶片表面压力数据；建立水电机组轴系模型，对该模型进行非结构网格划分，将转轮叶片表面压力数据输入到流体域与固体域的交界面中，得到转轮叶片表面静应力数据及其对应的三维坐标，并将该静应力数据分为训练集和测试集；利用训练集对应的三维坐标、水头和开度对预测模型进行训练，将工况点的三维坐标、水头和开度输入到训练完成的预测模型，得到该工况点下各转轮叶片表面静应力。本发明能够正确反映全工况叶片所受静应力分布趋势，精度高。

本发明授权一种基于数据驱动的转轮叶片表面静应力神经网络预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的转轮叶片表面静应力神经网络预测方法，其特征在于，包括： S1、基于混流式水轮机组图纸，建立混流式水轮机组全流道模型，将该模型进行网格划分，根据水头开度选择设定数量的工况点，并将工况点对应的网格导入到数值模拟软件中进行流场计算，得到转轮叶片表面压力数据； S2、基于水电机组轴系图纸，建立水电机组轴系模型，对该模型进行非结构网格划分，将步骤S1中的转轮叶片表面压力数据输入到流体域与固体域的交界面中，利用有限元方法进行静力学分析，得到转轮叶片表面静应力数据及其对应的三维坐标，并将该静应力数据分为训练集和测试集；具体为： S201、基于水电机组轴系图纸，利用SolidWorks软件建立水电机组轴系模型，该模型包括混流式转轮、推力轴承、发电机转子、上导轴承、水导轴承、下导轴承和主轴；设定叶片与水接触的表面为流体域与固体域的交界面； S202、使用staticstructure有限元软件将固体域划分为非结构网格，结合计算精度，对转轮叶片进行网格加密； S203、利用水电机组轴系模型的物理属性对固体域进行约束设置，水导轴承、上导轴承和下导轴承固定约束径向振动，推力轴承固定约束轴向振动，并设置转速和重力加速度； S204、将转轮叶片表面压力数据作为载荷输入到流体域与固体域的交界面中，进行流固耦合计算，得到转轮叶片表面静应力数据，具体内容为： 利用控制方程使得流体域与固体域之间的应力和位移满足守恒条件，具体公式为： ； 其中，表示流体法向应力，表示固体法向应力，表示流体位移，表示固体位移； 利用单向稳态流固耦合方法对流体域与固体域的交界面进行有限元分析，得到转轮叶片表面静应力数据及其对应的三维坐标； S3、利用任一工况点的三维坐标和水头开度选定预测模型，利用训练集对应的三维坐标和水头开度对预测模型进行训练，将工况点的三维坐标和水头开度输入到训练完成的预测模型，得到该工况点下各转轮叶片表面静应力。

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华能澜沧江水电股份有限公司;河海大学，其通讯地址为：650214 云南省昆明市官渡区世纪城中路1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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