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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种碳纤维复合材料超声振动辅助钻孔质量的GABP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：CN115526072B 。

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：202211031725.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种碳纤维复合材料超声振动辅助钻孔质量的GABP网络预测方法是由秦国华;金杨杨;林锋;王华敏设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碳纤维复合材料超声振动辅助钻孔质量的GABP网络预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种碳纤维复合材料超声振动辅助钻孔质量的GABP网络预测方法。首先，综合考虑层内材料哈辛‑帕克失效准则和内聚力黏性层损伤失效机制，建立碳纤维复合材料钻孔有限元模型。其次，通过正交实验设计方法、碳纤维复合材料钻孔有限元仿真模型确定的训练样本、预测样本，构建轴向力和分层因子即碳纤维复合材料钻孔质量定量评估参数BP神经网络预测模型。最后，将输出样本的预测误差作为适应度函数，采用遗传算法优化BP神经网络，构建了轴向力和分层因子的GABP神经网络预测模型。本发明不仅建立了一种准确的碳纤维复合材料钻孔有限元模型，为碳纤维复合材料钻孔研究提供计算机辅助，减少试验成本；而且建立了碳纤维复合材料钻孔质量的GABP预测模型，提高轴向力和分层因子的计算效率，为碳纤维复合材料钻孔工艺参数的合理选择提供切实可行的理论基础。

本发明授权一种碳纤维复合材料超声振动辅助钻孔质量的GABP网络预测方法在权利要求书中公布了：1.一种碳纤维复合材料超声振动辅助钻孔质量的GABP网络预测方法，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：步骤一、建立碳纤维复合材料钻孔有限元模型：在ABAQUS中，建立碳纤维复合材料工件的实体模型，并将麻花钻模型导入ABAQUS中，划分工件与钻头网格，定义边界条件与接触属性；步骤二、建立碳纤维复合材料层内失效模型：利用有限元ABAQUS提供的用户自定义VUMAT子程序接口，编写层内材料损伤子程序“In-layerDamage”；步骤三、建立碳纤维复合材料层间失效模型：碳纤维复合材料工件结构是单层板在一定条件下形成的多层复合结构，层与层之间有一层很薄的树脂层，其强度比纤维层强度弱，因此加工时碳纤维复合材料经常产生分层缺陷，为了使仿真结果更接近实际加工，在层与层之间构建了一层内聚力单元黏性层，并采用双线本构模型；步骤四、碳纤维复合材料钻孔BP神经网络预测：BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层三部分，输入层有m＝4个神经元：转速x1、进给速度x2、频率x3、振幅x4，输出层有n＝2个神经元，分别为轴向力a1和分层因子a2，隐藏层为u个神经元；步骤五、训练网络：假设样本总数为Z，则第z个样本的输入向量Xz、隐含层输出向量Hz、输出层网络输出向量Az和实际输出向量Tz可表示为 步骤六、优化网络模型：初始权值和阈值对于训练过程能否达到局部最小或训练是否能够收敛关系很大，为此采用遗传算法优化神经网络，通过寻找误差最小的权值和阈值代替BP神经网络的随机初始权值和阈值，然后训练网络进行预测；步骤七、根据步骤一到步骤三，在ABAQUS软件中建立碳纤维复合材料钻孔有限元模型，通过正交实验设计方法得到网络的输入样本和训练样本，步骤四至步骤六，采用遗传算法建立碳纤维复合材料钻孔轴向力和分层因子的GABP预测模型，为碳纤维复合材料钻孔工艺参数的合理选择提供切实可行的理论基础。

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