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龍圖騰網獲悉江蘇大學申請的專利基于數字孿生的航空發動機葉片激光沖擊再制造方法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：CN120162728B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510646207.4，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于數字孿生的航空發動機葉片激光沖擊再制造方法是由梁宇琛;劉曉軍;魯金忠;盧海飛設計研發完成，并于2025-05-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數字孿生的航空發動機葉片激光沖擊再制造方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于數字孿生的航空發動機葉片激光沖擊再制造方法，所屬領域為深度遷移學習領域，包括：針對刀具磨損導致的應力分布不均，采集切削力、振動、溫度等多模態數據，構建監測系統。利用最大均值差異方法對不同工況數據進行特征對齊，結合深度遷移學習構建磨損診斷與應力預測模型，識別應力集中區域。在應力集中區域實施激光沖擊強化再制造，優化沖擊參數，結合對抗生成網絡擴展小樣本數據集，提高再制造適應性。采用增量遷移學習，基于凍結?微調機制動態調整模型，實現新工況下的快速優化。通過先監測刀具磨損與應力分布，再實施激光沖擊強化，結合增量遷移學習優化再制造策略，提升葉片殘余應力控制精度及加工穩定性。

本發明授權基于數字孿生的航空發動機葉片激光沖擊再制造方法在權利要求書中公布了：1.一種基于數字孿生的航空發動機葉片激光沖擊再制造方法，其特征在于，包括： 采集航空發動機葉片數控加工過程中的多模態數據，對所述多模態數據進行預處理，獲得預處理數據集； 構建刀具磨損診斷與應力分布預測模型，將所述預處理數據集輸入至所述刀具磨損診斷與應力分布預測模型中，獲取刀具磨損診斷與應力分布預測結果； 基于所述刀具磨損診斷與應力分布預測結果，識別因刀具磨損導致的應力集中區域，優化激光沖擊強化策略； 基于優化后的激光沖擊強化策略對應力集中區域實施激光沖擊強化，獲得反饋數據； 基于所述反饋數據，通過增量遷移學習方法對所述刀具磨損診斷與應力分布預測模型進行優化，獲得多工況適應模型； 基于所述多工況適應模型對不同葉片的再制造進行預測； 所述獲取刀具磨損診斷與應力分布預測結果的過程包括： 基于最大均值差異方法對所述預處理數據集中不同磨損狀態的數據特征進行分布對齊，獲得對齊數據集； 基于自注意力時序網絡構建刀具磨損診斷與應力分布預測模型，將所述對齊數據集輸入至所述刀具磨損診斷與應力分布預測模型中進行計算，獲得所述刀具磨損診斷與應力分布預測結果； 基于所述刀具磨損診斷與應力分布預測結果，識別因刀具磨損導致的應力集中區域，優化激光沖擊強化策略的過程包括： 基于所述刀具磨損診斷與應力分布預測結果構建應力集中區域數據集； 計算所述應力集中區域數據集中數據的相關性，基于所述相關性構建應力集中區域識別模型； 基于所述應力集中區域識別模型計算加工過程中各物理變量的變化趨勢，建立應力演化模型，基于所述應力演化模型篩選具有顯著應力異常的區域； 基于所述具有顯著應力異常的區域獲取激光沖擊強化區域，基于所述激光沖擊強化區域的分布情況優化激光沖擊參數； 基于優化后的激光沖擊參數優化激光沖擊強化策略。

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江蘇大學，其通訊地址為：212013 江蘇省鎮江市京口區學府路301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”。