买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于含门控单元人工神经网络的偏折裂纹紧凑拉伸试样断裂参数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：CN120163037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510066307.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于含门控单元人工神经网络的偏折裂纹紧凑拉伸试样断裂参数预测方法是由曾鸣;李文灏设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于含门控单元人工神经网络的偏折裂纹紧凑拉伸试样断裂参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于含门控单元人工神经网络的偏折裂纹紧凑拉伸试样断裂参数预测方法，包括：S1、基于有限元建立求解应力强度因子和柔度的数值模型；S2、计算应力强度因子和柔度并进行数据处理；S3、建立含门控单元人工神经网络模型；S4、基于含门控单元人工神经网络模型断裂参数预测。本发明通过虑及门控单元实现了同一个模型可分别用于预测各向同性和各向异性材料下的断裂参数，且基于基于含门控单元人工神经网络对偏折裂纹紧凑拉伸试样断裂参数预测精度高，与数值分析计算的结果非常吻合，最大误差小于3.5％。

本发明授权基于含门控单元人工神经网络的偏折裂纹紧凑拉伸试样断裂参数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于含门控单元人工神经网络的偏折裂纹紧凑拉伸试样断裂参数预测方法，其特征在于：所述方法的步骤为： S1、基于有限元软件Abaqus，建立不同几何尺寸下的含偏折裂纹的紧凑拉伸试样有限元模型，所述几何尺寸包括初试裂纹长度a0与试样宽度W的比值a0W、裂纹扩展长度Δa、投影裂纹总长度ap与试样宽度的比值apW、裂纹偏折角β； S2、基于上述有限元模型，获取各向同性材料和各向异性材料λ、ρ下的应力强度因子KI、KII和柔度C； S3、根据S2获得的柔度C和应力强度因子KI、KII，分别对其进行归一化处理，得到归一化柔度c、归一化应力强度因子kI和kII，表达式如下： 其中：KI和KII为有限元计算的应力强度因子，B为试样厚度，W为试样宽度，P为施加的载荷； c＝BE*C3 其中：B为试样厚度，B＝1mm，C为有限元计算的柔度，E*为有效弹性模量，所述有效弹性模量的计算公式如下： 其中：E1和E2为各向异性材料的弹性模量，λ和ρ为各向异性材料参数； S4、基于多层前馈人工神经网络模型架构，建立虑及门控单元的人工神经网络模型，所述模型包括输入层、隐藏层及输出层，所述输入层接收几何尺寸和材料参数的特征输入，包括作为基本输入特征的apW、a0W、β和Δa，以及作为选择性输入特征的λ和ρ，所述隐藏层对输入数据进行转换和处理，捕捉特征之间的非线性关系，所述输出层输出预测柔度c′、预测应力强度因子k′I和k′II值； S5、将S3计算得到的得到归一化柔度c、归一化应力强度因子kI和kII作为数据集，将上述数据集按照8：2的比例划分为训练集和测试集，训练集用于人工神经网络模型的训练，测试集用于人工神经网络模型的评估； S6、设置虑及门控单元的人工神经网络模型的激活函数、权重和偏置，以均方误差作为训练人工神经网络模型的度量，并采用Adam优化器进行权重更新，基于输出层神经元的预测结果c′、k′I和k′II与数据集中c、kI和kII的目标值之间的损失值，通过计算损失函数关于各参数的梯度，逐步更新权重和偏置，对人工神经网络进行初步优化，使得优化后的人工神经网络对于所有训练集输入层神经元都能达到全局最优； S7、基于S6初步优化后的权重和偏置，预测测试集输入层神经元经过隐藏层处理后得到的输出层神经元，并计算得到的输出与测试集目标值之间的损失值，直到模型的损失函数收敛到最小值； S8、基于S7优化后的虑及门控单元的人工神经网络模型，对偏折裂纹紧凑拉伸试样断裂参数进行预测。

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天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92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”。