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龍圖騰網獲悉大連海事大學申請的專利基于數字孿生的極地冰層切削鉆進過程預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119721140B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411802254.5，技術領域涉及：G06N3/048；該發明授權基于數字孿生的極地冰層切削鉆進過程預測方法及系統是由呂欣雨;朱大猛;馮郅益;劉家輝;郭秋余設計研發完成，并于2024-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數字孿生的極地冰層切削鉆進過程預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于數字孿生的極地冰層切削鉆進過程預測方法，方法包括如下步驟：S1、以建立冰層切削鉆進過程物理模型；S2、獲取高精度訓練與測試數據集；所述有限元分析包括切削熱分析和切削力分析；S3、構建預報模型，所述預報模型的輸入為高精度訓練與測試數據集，所述預報模型的預報采用RBF人工智能神經網絡；基于預測數據對鉆進規程參數進行優化調整。本發明解決了鉆進過程中切削具變形過大、磨損嚴重以及切削具溫度升高將冰屑冰芯融化二次凍結導致鉆進失敗等問題，實現了鉆進參數的實時調整與優化，對提高極地冰層鉆進效率與能力具有重要意義。

本發明授權基于數字孿生的極地冰層切削鉆進過程預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于數字孿生的極地冰層切削鉆進過程預測方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、對冰層切削鉆進過程中的切削具與極地冰層進行數字化處理，以建立冰層切削鉆進過程物理模型； S2、對物理模型進行有限元分析，得到物理模型的模擬參數和數字模型，基于拉丁超立方方法將數字模型的多維鉆進規程參數空間均勻劃分為若干個區域，使每個區域有且僅有一個樣本選中，以此獲取高精度訓練與測試數據集；所述有限元分析包括模態分析、切削力分析、切削熱分析以及疲勞壽命分析； 所述切削熱分析包括如下步驟： 切削熱如下所示： 1 式中，為切削具鉆進產生的總熱量；為冰屑發生剪切變形產生的熱量；為切削具前刃面與冰屑摩擦產生的熱量；為墊靴與冰屑之間的摩擦熱量； 冰屑發生剪切變形產生的熱量的公式如下所示： 2 切削具前刃面與冰屑摩擦產生的熱量的公式如下所示： 3 墊靴與冰屑之間的摩擦熱量的公式如下所示： 4 式中：為剪切面上的剪應力；為切削具前刃面與切屑之間的摩擦力；為墊靴與冰層之間的摩擦力；為剪切速度；為切削相對切削具的運動速度；為切削具回轉線速度；為切削具回轉速度；為給進力；為切削力；為切削具外徑；為切削具內徑；為剪切面與水平面之間的夾角；為刃前角；為冰與鋼接觸面摩擦角； 干切削條件下鉆頭切削具的溫度的公式如下所示： 5 式中：為鉆頭切削具溫度；為環境溫度； 剪切變形引起的溫度變化的公式如下所示： 6 參數的公式如下所示： 7 式中；為剪切變形引起的道具溫度變化；為冰的比熱；為冰的密度；為切削具的切入深度；為切削具的寬度；為切削變形；為冰的熱擴散系數； 摩擦引起冰屑的溫度變化的公式如下所示： 參數的公式如下所示： 9 參數的公式如下所示： 10 式中，為前刃面摩擦引起的切削具溫度變化；為冰的導熱系數；lf為冰屑與切削具接觸長度；為移動平面熱源的形狀系數；為切削具導熱系數； S3、構建預報模型，所述預報模型的輸入為高精度訓練與測試數據集，所述預報模型的預報采用RBF人工智能神經網絡，所述預報模型的輸出為冰層切削鉆進過程中切削具溫度場、應力場、形變與疲勞磨損壽命以及可持續鉆進深度的預測數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人大連海事大學，其通訊地址為：116026 遼寧省大連市甘井子區凌水街道凌海路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。