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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于遗传算法的神经网络合金层材料力学性能识别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：CN119560070B 。

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：202411602231.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于遗传算法的神经网络合金层材料力学性能识别方法是由张博宏;崔毅;刘硕;高礼宁;张萌;李春阳设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的神经网络合金层材料力学性能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遗传算法的神经网络合金层材料力学性能识别方法，包括步骤1：根据轴瓦合金层材料微观结构和宏观结构选择合理试验参数；步骤2：利用压痕试验对轴瓦合金层进行试验，获取压入力‑压入深度曲线；步骤3：选择材料本构模型；步骤4：创建神经网络；步骤5：基于拉丁超立方理论，采用Abaqus数值分析软件构建网络训练数据库；步骤6：用Abaqus构建的数据库对神经网络进行训练，通过训练，神经网络能构建材料本构参数与压入力‑压入深度曲线之间的非线性映射关系；步骤7：通过遗传算法，使试验与神经网络计算获得的压入力‑压入深度曲线之间最小二乘误差最小，从而得到轴瓦合金层材料力学性能。

本发明授权一种基于遗传算法的神经网络合金层材料力学性能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的神经网络合金层材料力学性能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：根据轴瓦合金层材料微观结构和宏观结构选择合理试验参数； 步骤2：利用压痕试验对轴瓦合金层进行试验，获取压入力-压入深度曲线； 步骤3：选择材料本构模型； 步骤4：创建神经网络； 所述步骤4中，具体方法为： 在多层神经网络中，每一层的输入加权和为： 将输入加权和通过激活函数处理得到输出为： 其中，表示上一层第i个神经元的输出；和分别为第l层第j个神经元对应的权重和偏置，f是激活函数； 步骤5：基于拉丁超立方理论，采用Abaqus数值分析软件构建网络训练数据库； 步骤6：用Abaqus构建的数据库对神经网络进行训练，通过训练，神经网络能构建材料本构参数与压入力-压入深度曲线之间的非线性映射关系； 步骤7：通过遗传算法，使试验与神经网络计算获得的压入力-压入深度曲线之间最小二乘误差最小，从而得到轴瓦合金层材料力学性能。

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