基于主动学习与物理损失的疲劳裂纹扩展速率预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511271386.4

申请日：

2025-09-08

公开(公告)号：

CN121167174A

公开(公告)日：

2025-12-19

发明(设计)人：

张威张祺炫陈星慧周昌玉

申请人：

南京工业大学

申请人地址：

211816 江苏省南京市江北新区浦珠南路30号

IPC主分类号：

G06F18/20

IPC分类号：

G06F18/10 G06F18/213 G06F18/25 G06N3/042 G06N3/08

代理机构：

北京盛广信合知识产权代理有限公司 16117

代理人：

孙俭

法律状态：

公开

国省代码：

江苏省南京市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-12-19	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于机器学习的42CrMo疲劳裂纹扩展速率预测方法 [P].

张九菊 ;

吉康康 ;

罗万鑫 ;

张洪伟 ;

张家麒 ;

苗学林 ;

常杰 .

中国专利 :CN119397918A ,2025-02-07

[2]

基于裂纹扩展速率的合金材料疲劳寿命预测方法 [P].

关雪飞 ;

何晶靖 ;

王新艳 .

中国专利 :CN118571371A ,2024-08-30

[3]

基于裂纹扩展速率的合金材料疲劳寿命预测方法 [P].

关雪飞 ;

何晶靖 ;

王新艳 .

中国专利 :CN118571371B ,2025-09-16

[4]

一种基于人工神经元网络的疲劳裂纹扩展速率预测方法 [P].

包章珉 ;

张慰 ;

姜珊 ;

王强 .

中国专利 :CN105488328B ,2016-04-13

[5]

一种基于深度学习的疲劳裂纹扩展速率测试方法及装置 [P].

龙湘云 ;

姜潮 ;

余萌晨 .

中国专利 :CN114894642A ,2022-08-12

[6]

一种预测金属材料疲劳裂纹扩展速率的方法 [P].

李鹤飞 ;

韩璐璐 ;

杨绍普 ;

刘永强 ;

刘鹏飞 ;

顾晓辉 ;

刘泽潮 ;

刘文朋 .

中国专利 :CN119555907A ,2025-03-04

[7]

基于机器学习的表面裂纹疲劳扩展形貌和寿命预测方法 [P].

温建锋 ;

代忠伦 ;

涂善东 .

中国专利 :CN120387245A ,2025-07-29

[8]

一种基于机器学习的TiAl合金疲劳裂纹扩展寿命预测方法 [P].

相恒高 ;

刘旭 ;

陈旸 ;

祁志祥 ;

陈光 .

中国专利 :CN115169240B ,2024-11-19

[9]

一种钛合金疲劳裂纹扩展速率预测方法 [P].

吉楠 ;

冯娜 .

中国专利 :CN110006747A ,2019-07-12

[10]

采用不对称裂纹测试疲劳裂纹扩展速率的方法 [P].

贺小帆 ;

董颖豪 ;

杨博霄 ;

李玉海 .

中国专利 :CN106092785B ,2016-11-09

← 1 2 3 4 5 →