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龙图腾网获悉黑龙江大学申请的专利基于冰结构动态压缩力学性能测试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：CN121384624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511959140.6，技术领域涉及：G01N3/08；该发明授权基于冰结构动态压缩力学性能测试方法是由殷立辉设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于冰结构动态压缩力学性能测试方法在说明书摘要公布了：本发明涉及冰力学性能测试技术领域，公开了基于冰结构动态压缩力学性能测试方法。该方法包括利用多传感器同步采集冰结构在动态压缩过程中的三维坐标、时间序列、声发射信号和热红外图像，构建多模态数据集；经时空对齐处理后提取力学指标、声学特征和热力学参数，生成集成特征集合；基于空间距离和特征相似度自动识别一致区域与异常区域；利用一致区域数据模拟不同工况下力学性能演化规律；结合声学能量分布和红外温差变化计算异常点风险指数，形成高风险点集；最终通过失效模式识别生成风险预警报告。该方法实现了对冰结构力学性能的多维度自动化评估，能够精准定位缺陷区域并量化风险等级，提升了测试分析的准确性和预警能力。

本发明授权基于冰结构动态压缩力学性能测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于冰结构动态压缩力学性能测试方法，其特征在于，所述方法包括： 通过多传感器阵列同步采集冰结构样本在动态压缩过程中的三维空间坐标、时间序列数据、声学发射信号和热红外图像数据，构建多模态测试数据集； 对所述多模态测试数据集进行时空对齐处理，提取每个采样点的力学性能指标、声学特征向量和热力学参数，生成集成特征集合； 基于所述集成特征集合，并根据空间距离和特征相似度自动划分冰结构区域，输出一致区域和异常区域的边界标注； 所述输出一致区域和异常区域的边界标注的步骤包括： 计算集成特征集合中每个采样点的空间欧氏距离和特征余弦相似度； 采用基于密度的空间聚类算法，以最小样本数和邻域半径为参数，对采样点进行分组； 计算每个聚类的平均轮廓系数，筛选轮廓系数大于阈值的高一致性聚类作为一致区域； 将剩余低一致性聚类标记为异常区域，并生成区域边界多边形标注； 输出一致区域和异常区域的几何中心坐标和特征统计量； 利用一致区域内的特征数据，模拟不同压缩速率和温度梯度下力学性能的演化规律，生成动态影响评估图谱； 所述生成动态影响评估图谱的步骤包括： 从一致区域中提取压缩速率时间序列和温度时间序列； 建立压缩动力学偏微分方程模型，将压缩速率和温度作为输入变量，力学性能作为输出变量； 通过有限元方法求解偏微分方程，模拟不同压缩速率和温度组合下的力学性能分布； 生成压缩速率灵敏度图，显示力学性能随压缩速率的变化梯度； 生成温度耦合响应曲面，显示温度与压缩速率交互作用下的力学响应； 将灵敏度图和响应曲面整合为动态影响评估图谱； 从异常区域中识别压缩响应异常点，结合声学发射信号的能量分布和热红外图像的温差变化，计算每个异常点的风险指数，形成高风险异常点集合； 对所述高风险异常点集合进行失效模式识别，基于预设的力学性能临界值和声学特征阈值，生成冰结构力学性能测试与风险预警报告。

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