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！

龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于LSTM-DNN的复合材料渐进式破坏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：CN120108584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510091076.8，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于LSTM-DNN的复合材料渐进式破坏预测方法是由庄茁;杨明;柳占立;唐陶;林治家设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM-DNN的复合材料渐进式破坏预测方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于LSTM‑DNN的复合材料渐进式破坏预测方法，包括：通过蒙特卡洛方法生成复合材料的参数分布集；利用Python脚本对ABAQUS进行二次开发，模拟复合材料在不同条件下的应力‑应变曲线及损伤‑破坏演化过程，提取时间序列数据；构建结合LSTM网络和DNN网络的串联模型，用于提取复合材料的时间序列特征与静态特征并融合，预测应力序列和损伤因子序列；基于反向传播算法训练模型，通过损失函数优化参数，并结合物理规律约束提升预测精度；将新的位移和载荷数据输入模型，生成应力序列和损伤因子序列，预测复合材料的渐进式破坏状态及剩余寿命。本申请利用LSTM对复合材料破坏过程的时间依赖本构与渐进损伤过程进行建模和预测，能够提高破坏路径的准确性。

本发明授权一种基于LSTM-DNN的复合材料渐进式破坏预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM-DNN的复合材料渐进式破坏预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据复合材料的几何参数、材料参数和载荷条件，确定建模所需的参数范围与分布，并采用蒙特卡洛方法生成参数分布集； 利用Python脚本对ABAQUS进行二次开发，将所述参数分布集输入ABAQUS进行建模计算，模拟复合材料在不同参数条件下的应力-应变曲线及损伤-破坏演化过程，提取复合材料的时间序列数据； 构建结合LSTM网络和DNN网络的串联模型，其中，LSTM网络用于处理时间序列矩阵，提取复合材料的时间序列特征，DNN网络用于提取结构参数和材料强度参数的特征并与所述时间序列特征融合，输出应力序列和损伤因子序列预测结果； 将预处理后的时间序列数据、静态结构参数和材料强度参数作为输入变量，基于反向传播算法对所述串联模型进行训练，以损失函数优化模型参数，通过动态调整学习率和正则化技术控制模型的过拟合问题，训练完成后生成最终预测模型； 基于训练完成的模型，将新的位移和载荷数据输入模型，生成复合材料的应力序列和损伤因子序列，并通过损伤因子判断复合材料结构的渐进式破坏状态，预测复合材料的渐进式破坏状态及其剩余寿命； 其中，所述串联模型的损失函数为： 式中，、为不同损失项的权重系数且，是基于物理规律的损伤演化约束，与分别为预测的应力序列和损伤因子序列，与分别为模拟的应力序列与损伤因子序列，为时间步数。

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清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。