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龙图腾网获悉新疆大学申请的专利多尺度多深度神经网络驱动的金属材料疲劳寿命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：CN119694462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411769281.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权多尺度多深度神经网络驱动的金属材料疲劳寿命预测方法是由高建雄;潘瑞;袁逸萍;孟令超;丁浩洋;孔维祎设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度多深度神经网络驱动的金属材料疲劳寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多尺度多深度神经网络驱动的金属材料疲劳寿命预测方法，包括以下步骤：构建金属材料疲劳试验数据集；考虑金属材料在非比例载荷下的附加硬化效应，将临界平面最大正应力加入数据集中，并对数据集进行预处理；建立多尺度多深度神经网络框架；考虑物理约束指导神经网络训练可以增加预测精度，建立具有软调节能力的物理损失函数；基于多尺度多深度神经网络框架、物理损失函数搭建多尺度多深度神经网络驱动的金属材料疲劳寿命预测模型；不断迭代优化该模型，得到最优预测模型；使用最优预测模型进行金属材料疲劳寿命预测。本发明不仅具有预测精度高的优点，而且能够增强预测精度的稳定性和泛化能力。

本发明授权多尺度多深度神经网络驱动的金属材料疲劳寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.多尺度多深度神经网络驱动的金属材料疲劳寿命预测方法，具体包括以下步骤： S1：金属材料疲劳试验数据集构建； 收集金属材料在不同应力水平和多种加载路径下的疲劳试验数据集；包括材料性能参数、外形尺寸、载荷参数、加载路径、以及疲劳寿命参数； S2：临界平面最大正应力计算； 基于金属材料的性能参数及外形尺寸，建立有限元模型；分别对试件施加不同应力水平下的循环载荷，根据临界平面理论，得到试件在不同加载路径下的临界平面最大正应力σn,max；该应力反映了材料在非比例载荷下的附加硬化效应； S3：将临界平面最大正应力σn,max、步骤S1中获得的载荷参数作为输入数据，疲劳寿命Ne作为输出数据；输入数据和输出数据共同构成模型的数据集； S4：模型的数据集预处理； S41：使用最大最小归一化法对模型的数据集进行归一化处理，消除数据集量纲差异对模型预测结果的影响； S42：使用K折交叉验证法对模型的数据集处理，得到训练集和测试集； S5：构建多尺度多深度神经网络驱动的金属材料疲劳寿命预测模型； S51：构建特征提取模块，多尺度通道尺度、特征之间依赖关系尺度提取特征； S52：构建特征处理模块，多尺度全局尺度、局部尺度、特征强化尺度多深度深层特征、浅层特征处理特征； S53：将物理约束融入损失函数中，构建具有软调节功能的物理损失函数； S6：迭代优化模型，利用最优多尺度多深度神经网络模型进行金属材料疲劳寿命的预测。

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新疆大学，其通讯地址为：830046 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市天山区胜利路666号新疆大学；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”。

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