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基于简单试验数据的材料复杂疲劳寿命机器学习预测方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202411545528.7
申请日：
2024-11-01
公开(公告)号：
CN119047348B
公开(公告)日：
2025-01-21
发明(设计)人：
范永升 郝文琦 石多奇 杨晓光 隋天校
申请人：
北京航空航天大学
申请人地址：
100000 北京市海淀区学院路37号
IPC主分类号：
G06F30/27
IPC分类号：
G16C60/00 G06N3/045 G06N3/08 G06F111/04 G06F119/02 G06F119/04 G06F119/08 G06F119/14
代理机构：
沈阳友和欣知识产权代理事务所(普通合伙) 21254
代理人：
杨群
法律状态：
实质审查的生效
国省代码：
北京市 市辖区
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2024-12-17 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 30/27申请日:20241101
2024-11-29 公开 公开
2025-01-21 授权 授权
共 50 条
[1]
基于简单试验数据的材料复杂疲劳寿命机器学习预测方法 [P]. 
范永升 ;
郝文琦 ;
石多奇 ;
杨晓光 ;
隋天校 .
中国专利 :CN119047348A ,2024-11-29
[2]
物理信息驱动的金属材料缺口疲劳寿命机器学习预测方法 [P]. 
范永升 ;
郝文琦 ;
谭龙 ;
刘长奇 ;
杨晓光 ;
石多奇 ;
王梦磊 .
中国专利 :CN117993304B ,2024-06-07
[3]
物理信息驱动的金属材料缺口疲劳寿命机器学习预测方法 [P]. 
范永升 ;
郝文琦 ;
谭龙 ;
刘长奇 ;
杨晓光 ;
石多奇 ;
王梦磊 .
中国专利 :CN117993304A ,2024-05-07
[4]
一种基于机器学习的单晶金属材料疲劳寿命预测方法 [P]. 
有移亮 ;
李桌汉 .
中国专利 :CN117421982A ,2024-01-19
[5]
一种基于机器学习的蠕变疲劳寿命预测方法 [P]. 
王润梓 ;
王栋铭 ;
张显程 ;
程吕一 ;
李凯尚 ;
张勇 ;
涂善东 .
中国专利 :CN112651164A ,2021-04-13
[6]
一种基于机器学习的抽油杆疲劳寿命预测方法 [P]. 
蔡文斌 ;
贾可可 ;
吴温博 ;
罗少盟 ;
翼旭南 ;
李调英 ;
李泽显 .
中国专利 :CN120764386A ,2025-10-10
[7]
基于物理-数据融合驱动的橡胶材料疲劳寿命预测方法 [P]. 
刘屿佳 ;
刘湘楠 ;
王宪 .
中国专利 :CN119889548A ,2025-04-25
[8]
一种机器学习超小样本结构疲劳寿命的预测方法 [P]. 
白鑫 .
中国专利 :CN119830719B ,2025-10-03
[9]
一种机器学习超小样本结构疲劳寿命的预测方法 [P]. 
白鑫 .
中国专利 :CN119830719A ,2025-04-15
[10]
基于物理信息神经网络的复杂装备概率疲劳寿命预测方法 [P]. 
胡伟飞 ;
郭昕兴 ;
赵峰 ;
廖家乐 ;
张桐舟 ;
鄢继铨 ;
范立昕 ;
董娜 ;
王立闻 ;
王其君 ;
曾志 ;
曾宇 ;
谭建荣 .
中国专利 :CN120724863A ,2025-09-30
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