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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利一种基于动态滞环图像的多轴变幅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：CN117272533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202311128266.X，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于动态滞环图像的多轴变幅疲劳寿命预测方法是由孙兴悦;周田果;陈旭;刘争;郭灿;冯少武;于震设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态滞环图像的多轴变幅疲劳寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态滞环图像的多轴变幅疲劳寿命预测方法，包括如下步骤：S1.收集多轴疲劳实验数据；S2.制作动态滞环图像：S3.建立卷积神经网络模型；S4.训练神经网络模型：S5.通过将实验应力应变历程制作得到的动态滞环图像输入训练好的最优卷积神经网络模型中，即可得到相应的疲劳寿命预测结果。本发明不需要复杂的模型定参和多轴循环计数过程即可实现多轴变幅疲劳寿命预测，可以有效简化寿命预测流程。

本发明授权一种基于动态滞环图像的多轴变幅疲劳寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态滞环图像的多轴变幅疲劳寿命预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.收集多轴疲劳实验数据：收集材料在多轴疲劳实验过程中所产生的等效应变历程和等效应力历程数据；S2.制作动态滞环图像：A.通过等效应变历程和等效应力历程数据计算动态滞环图像的大小；B.确定动态滞环图像的主体图形边界，即动态滞环图像边缘表示的应力应变值在动态滞环图像中的位置；C.填充动态滞环图像的主体图形；S3.建立预测模型为带有全局池化层的卷积神经网络模型；S4.训练神经网络模型；S5.通过将实验应力应变历程制作得到的部分动态滞环图像输入训练好的最优卷积神经网络模型中，即可得到相应的疲劳寿命预测结果；所述收集多轴疲劳实验数据中等效应变历程和等效应力历程数据包括轴向应变历程、轴向应力历程、扭转应变历程和扭转应力历，以及相应的疲劳寿命Nf，根据vonMises等效原则分别计算材料的等效轴向应变历程、等效轴向应力历程、等效扭转应变历程和等效扭转应力历程;所述计算动态滞环图像的大小的具体过程为：通过等效轴向应变历程、等效轴向应力历程、等效扭转应变历程和等效扭转应力历程的最大值和最小值根据公式（1）计算动态滞环图像的横向像素数量和纵向像素数量，得到动态滞环图像的大小；1）其中，Ew为横向像素数量，Eh为纵向像素数量；ceil为向上取整函数； λ ε为横向像素分辨；和λσ为竖向像素分辨率； S ε为应变比例尺； S σ为应力比例尺；所述确定动态滞环图像的主体图形边界的具体过程为：1）根据材料的等效轴向应变历程、等效轴向应力历程、等效扭转应变历程和等效扭转应力历程确定每个时刻在动态滞环图像中的对应位置：2）根据公式（2）计算材料动态滞环图像中横向和纵向边缘处的等效应变最大值和等效应力最大值; （2）3）根据每个时刻下的等效应力应变值和最大值之间的大小关系计算其在动态滞环图像中对应的像素所在列数x和所在行数y，如公式（3）所示； （3）4）确定动态滞环图像中每个像素点的取值：按照所确定的每个时刻下的等效应力应变对应的列数x和行数y绘制滞环曲线。

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