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龙图腾网获悉长春工程学院申请的专利一种搅拌摩擦焊接头疲劳性能分析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：CN120509329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511002527.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种搅拌摩擦焊接头疲劳性能分析系统是由刘杰;屈志军设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种搅拌摩擦焊接头疲劳性能分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种搅拌摩擦焊接头疲劳性能分析系统，该系统包括试件数据采集、疲劳加载、特征提取、寿命预测、路径评估与可视化展示模块；系统采用泛化正则化Transformer模型进行疲劳寿命预测，引入最优凸潜在函数正则项与谱空间泛化贡献度分析机制，提升模型在异构数据下的预测稳定性与精度；结合差分包含驱动的稀疏优化策略，降低冗余通道带来的过拟合风险；此外，构建非对称拟距离函数与疲劳状态转移策略图，配合深度Q网络进行策略搜索，实现剩余寿命的高精度估算；该系统增强了疲劳路径分析结果的可解释性，具备良好的智能性、泛化能力与工程适应性。

本发明授权一种搅拌摩擦焊接头疲劳性能分析系统在权利要求书中公布了：1.一种搅拌摩擦焊接头疲劳性能分析系统，包括疲劳特征提取模块，所述疲劳特征提取模块，获取应力-应变响应序列和裂纹扩展图像序列，并提取特征，生成疲劳特征参数集；其特征在于：该系统还包括疲劳寿命预测模块和疲劳路径评估模块； 疲劳寿命预测模块，引入泛化正则化Transformer模型，通过泛化正则化Transformer模型处理疲劳特征参数集，生成疲劳寿命预测结果； 疲劳路径评估模块，引入疲劳演化路径评估模型；通过疲劳演化路径评估模型处理应力-应变响应序列和裂纹扩展图像序列，生成剩余寿命预测结果； 通过泛化正则化Transformer模型，生成疲劳寿命预测结果的过程，具体包括以下步骤： 步骤S1：对疲劳特征参数集进行处理，得到标准化特征集； 步骤S2：将标准化特征集输入到Transformer模型进行训练；训练过程中，引入最优凸潜在函数正则项调控Transformer模型的隐式偏差行为；引入非线性方程组获取泛化误差极限，调控最优凸潜在函数正则项的正则项系数，得到训练后Transformer模型，所用公式如下： 最优凸潜在函数公式： ； 其中，表示最优凸潜在函数，为通用形式；表示待正则化的模型参数，表示分布参数，表示归一化常数，表示对数运算，表示泛化误差极限，表示最优潜在分布，表示最优潜在分布的条件概率密度； 步骤S3：结合训练后Transformer模型，得到初始疲劳寿命预测结果，并提取训练后Transformer模型的协方差谱矩阵、最优潜在分布； 步骤S4：利用协方差谱矩阵和最优潜在分布，计算训练后Transformer模型中每层参数通道在谱空间中的泛化贡献度，针对泛化贡献度低的参数通道，标记为低贡献度通道，并引入差分包含驱动的稀疏优化机制对低贡献度通道进行结构稀疏化处理，优化初始疲劳寿命预测结果，生成疲劳寿命预测结果； 差分包含驱动的稀疏优化机制：基于低贡献度通道，在稀疏优化损失函数中引入掩码前后时刻的差分惩罚项，通过动态稀疏演化策略驱动结构掩码更新；动态稀疏演化策略：对结构掩码进行迭代更新，并在更新过程中结合掩码前后时刻的差分惩罚项与区间投影算子，驱动掩码在时序上稳定演化； 疲劳演化路径评估模型包括状态构建单元、嵌入编码单元、距离建模单元和路径预测单元；状态构建单元，生成疲劳状态序列；嵌入编码单元将疲劳状态序列进行高维区间映射，定义非对称拟距离函数；距离建模单元更新非对称拟距离函数的待学习参数，得到疲劳状态路径策略图；路径预测单元在疲劳状态路径策略图上执行动作策略搜索，输出剩余寿命预测结果。

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