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龙图腾网恭喜辽宁材料实验室;辽宁工程技术大学申请的专利金属材料的疲劳寿命预测方法、装置、设备及存储介质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：CN119358412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411699821.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权金属材料的疲劳寿命预测方法、装置、设备及存储介质是由黄文超;戴卫兵;赵宇宏;郭辰光;李兆基设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本金属材料的疲劳寿命预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种金属材料的疲劳寿命预测方法、装置、设备及存储介质，涉及材料科学与工程领域，通过构建自定义的强化学习环境，将修正SWT方程转化为决策过程，状态包括当前疲劳寿命估计和疲劳寿命误差，动作为步长因子，然后采用深度确定性策略梯度算法训练智能体，智能体在每次迭代中选择步长因子，并结合牛顿拉夫森迭代法更新当前疲劳寿命估计，奖励函数综合考虑疲劳寿命误差值、疲劳寿命偏差及迭代次数，引导智能体逐步逼近真实解。通过动态调整步长因子，能显著提高求解效率和精度。通过强化学习智能体结合牛顿迭代法，能够根据环境反馈不断优化策略，实现高效的非线性方程求解，同时能够增强模型的收敛性和稳定性，减少对初始值的敏感性。

本发明授权金属材料的疲劳寿命预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种金属材料的疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括：获取SWT模型，对所述SWT模型进行修正，得到目标SWT模型，包括：获取应力集中系数和表面粗糙度系数，采用所述应力集中系数和所述表面粗糙度系数对所述SWT模型进行修正，得到所述目标SWT模型，其中， 其中，Kf′表示综合修正系数，b表示疲劳强度指数，c表示疲劳延展性指数，σa表示应力幅值，σmax表示循环中的最大应力，K′表示循环强度系数，n′表示循环应变硬化指数，E表示弹性模量，γ表示Walker指数，σf′表示疲劳强度系数，εf′表示疲劳延性系数，Nf表示当前疲劳寿命，其中，Kf′＝[1+qKt-1]×Cs，q表示缺口敏感系数，Kt表示应力集中系数，Cs表示表面粗糙度系数；获取疲劳实验数据，利用所述疲劳实验数据和所述目标SWT模型构建强化学习环境，包括：对所述疲劳实验数据进行预处理，在预处理后的所述疲劳实验数据中提取多个疲劳寿命真实值，将所述多个疲劳寿命真实值加入状态空间；获取步长因子调整策略，将所述步长因子调整策略加入动作空间，所述步长因子调整策略为步长因子随着训练过程逐渐减小，所述步长因子的调整范围为[-0.1,0.1]，所述步长因子用于控制每次迭代训练中疲劳寿命估计值的更新幅度；获取奖励函数，采用所述状态空间、所述动作空间、所述奖励函数、所述目标SWT模型构建所述强化学习环境，其中，R＝-log10|FNf|+∈-0.5log10|Nf-Nf,true|+∈-0.001n；其中，R表示奖励函数，FNf表示疲劳寿命误差值，Nf表示疲劳寿命估计值，Nf,true表示疲劳寿命真实值，∈表示极小值，n表示迭代次数；获取深度确定性策略梯度算法，采用所述深度确定性策略梯度算法对所述强化学习环境进行训练，得到疲劳寿命预测模型；获取金属材料数据，将所述金属材料数据输入所述疲劳寿命预测模型进行预测，得到疲劳寿命预测结果。

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