一种基于神经网络的涡轮叶片高低周复合疲劳可靠性分析方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510508830.3

申请日：

2025-04-22

公开(公告)号：

CN120409235A

公开(公告)日：

2025-08-01

发明(设计)人：

岳鹏魏源张均富高杰维王宇轩赵辉

申请人：

西华大学

申请人地址：

610039 四川省成都市金牛区土桥金周路999号

IPC主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/23 G06N3/084 G06N3/0464 G06N3/006 G06F119/14 G06F119/02 G06F119/08

代理机构：

成都华风专利事务所(普通合伙) 51223

代理人：

徐丰

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

四川省成都市

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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
2025-08-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 30/27申请日:20250422
2025-08-01	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于双层BP神经网络的时变可靠性分析方法 [P].

李贵杰 ;

何宜勉 ;

陈昊 ;

朱苗苗 .

中国专利 :CN120930689A ,2025-11-11

[2]

子集模拟结合PCE的涡轮叶片疲劳可靠性分析方法 [P].

冯凯旋 ;

吕震宙 ;

员婉莹 ;

周易成 .

中国专利 :CN111783216B ,2020-10-16

[3]

基于神经网络参数建模的集成电路互连可靠性分析方法 [P].

马建国 ;

谷俊杰 ;

傅海鹏 ;

赵升 .

中国专利 :CN106547962A ,2017-03-29

[4]

一种基于力学仿真和神经网络方法的机械产品可靠性分析方法 [P].

夏权 ;

王自力 ;

任羿 ;

孙博 ;

杨德真 ;

冯强 .

中国专利 :CN114896740A ,2022-08-12

[5]

一种基于力学仿真和神经网络方法的机械产品可靠性分析方法 [P].

夏权 ;

王自力 ;

任羿 ;

孙博 ;

杨德真 ;

冯强 .

中国专利 :CN114896740B ,2024-09-10

[6]

基于物理信息神经网络的复杂装备全局可靠性分析方法 [P].

胡伟飞 ;

廖家乐 ;

王其君 ;

鄢继铨 ;

方健豪 ;

董娜 ;

王立闻 ;

尹景勋 ;

谭建荣 .

中国专利 :CN119416614A ,2025-02-11

[7]

一种基于神经网络极值响应面的时变可靠性分析方法 [P].

刘继红 ;

付超 ;

张强 ;

刘守权 ;

郭海斌 ;

敬伟峰 .

中国专利 :CN115758558B ,2025-11-07

[8]

一种基于神经网络的PID振动主动控制与可靠性分析方法 [P].

李云龙 ;

胡文硕 ;

刘清漪 ;

刘振臣 ;

胡天翔 ;

邓慧超 ;

邱志平 .

中国专利 :CN116755481B ,2025-12-16

[9]

航空发动机高压涡轮叶片的可靠性分析方法 [P].

张嘉诚 ;

袁辉 ;

张屹尚 ;

侯乃先 ;

陈健 .

中国专利 :CN118153184A ,2024-06-07

[10]

涡轮轴模糊失效状态疲劳寿命可靠性分析方法 [P].

员婉莹 ;

李逢源 ;

蒋献 .

中国专利 :CN121211855A ,2025-12-26

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