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龙图腾网获悉中南大学申请的专利列车吸能结构在碰撞仿真中的模型数据处理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：CN120012280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510495264.7，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权列车吸能结构在碰撞仿真中的模型数据处理方法及系统是由许平;杨丽婷;郭维年;暴德顿;郝光祥;姚曙光设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本列车吸能结构在碰撞仿真中的模型数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及列车耐撞性能分析技术领域，公开一种列车吸能结构在碰撞仿真中的模型数据处理方法及系统，以实现降本增效并确保可靠性。方法包括：将第一数据集中每个样本的力‑位移曲线作为自监督式网络模型的输入和输出，提取各力‑位移曲线在自监督式网络模型中降维后所分别对应的中间层隐变量；再根据第二数据集训练、验证及测试输入为吸能结构的结构参数、输出为中间层隐变量的新网络模型；将新网络模型与自监督式网络模型的解码器部分进行组合得到基于结构参数预测力‑位移曲线的目标模型；将目标模型嵌入编组列车碰撞动力学模型中，以根据动力学仿真环境的输入数据预测并输出碰撞仿真所需的力‑位移曲线。

本发明授权列车吸能结构在碰撞仿真中的模型数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种列车吸能结构在碰撞仿真中的模型数据处理方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取不同吸能结构基于有限元仿真的力-位移曲线以构建第一数据集； 步骤S2、将所述第一数据集中每个样本的力-位移曲线作为自监督式网络模型的输入和输出，提取各力-位移曲线在所述自监督式网络模型中降维后所分别对应的中间层隐变量； 步骤S3、根据不同吸能结构的结构参数在所述自监督式网络模型中所分别对应的中间层隐变量构建第二数据集； 步骤S4、根据所述第二数据集训练、验证及测试输入为吸能结构的结构参数、输出为中间层隐变量的新网络模型； 步骤S5、将所述新网络模型与所述自监督式网络模型的解码器部分进行组合得到基于结构参数预测力-位移曲线的目标模型，且组合后的解码器部分的权重、偏移值信息及处理逻辑与步骤S2训练得到的解码器权重、偏移值信息及处理逻辑保持一致； 步骤S6、将所述目标模型嵌入编组列车碰撞动力学模型中，以根据动力学仿真环境的输入数据预测并输出碰撞仿真所需的力-位移曲线。

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