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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于神经网络的裂纹扩展参数识别与剩余寿命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：CN119089785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411185564.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的裂纹扩展参数识别与剩余寿命预测方法是由龙湘云;廖望望;姜潮设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的裂纹扩展参数识别与剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的裂纹扩展参数识别与剩余寿命预测方法，包括以下步骤：S1，使用传感器观测构件的裂纹扩展长度及其对应的循环次数；S2，选择传统的基于物理的裂纹扩展速率模型和确定初始的材料参数；S3，对裂纹长度，循环次数，材料参数进行参数缩放；S4，构件通过裂纹长度预测其循环次数的神经网络；S5，根据裂纹扩展速率模型构建物理信息混合的损失函数；S6，同时优化神经网络和裂纹扩展速率模型中的材料参数；S7，获得符合构件个体的裂纹扩展常数并利用调整好的神经网络预测裂纹扩展剩余寿命。本发明克服了传统物理模型在少量观测数据下受构件个体差异性影响较大的问题，可直接预测监测对象的裂纹扩展剩余寿命。

本发明授权基于神经网络的裂纹扩展参数识别与剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的裂纹扩展参数识别与剩余寿命预测方法，其特征在于：所述基于神经网络的疲劳裂纹扩展材料参数识别和剩余寿命预测方法包括以下步骤：S1使用传感器监测构件的裂纹扩展长度及其对应的循环次数；S2选择传统的基于物理的裂纹扩展速率模型和确定初始的材料参数；S3对裂纹长度，循环次数，材料参数进行参数缩放；S4构建通过裂纹长度预测其循环次数的神经网络；S5根据裂纹扩展速率模型构建物理信息混合的损失函数，所述损失函数包含数据损失和物理损失两部分，并通过超参数进行平衡调整；其中所述数据损失部分采用均方根损失函数（MSELoss）来评估神经网络预测的裂纹长度所对应的循环次数（npred）与实际观测的循环次数（nobs）之间的误差，物理损失部分则用于衡量神经网络提取的裂纹扩展速率与物理模型之间的差异；S6同时优化神经网络和裂纹扩展速率模型中的材料参数，针对所提出的物理诱导神经网络进行优化；S7获得符合构件个体的裂纹扩展常数并利用调整好的神经网络预测裂纹扩展剩余寿命。

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湖南大学，其通讯地址为：410006 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门；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”。