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龍圖騰網獲悉阜新力達鋼鐵鑄造有限公司申請的專利結合環境評估的風電產品鑄件設計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：CN120297158B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510772900.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權結合環境評估的風電產品鑄件設計方法是由劉曉亮;張澤禹;羅宇航;劉建策;嚴純建設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本結合環境評估的風電產品鑄件設計方法在說明書摘要公布了：本發明涉及結合環境評估的風電產品鑄件設計方法，屬于鑄件設計技術領域，本發明通過構建基于時間序列的鑄件數字孿生模型，進而從基于時間序列的鑄件數字孿生模型中捕捉變化趨勢，構建最終的鑄件數字孿生模型，從而基于深度神經網絡以及最終的鑄件數字孿生模型構建風電產品鑄件壽命預測模型，通過風電產品鑄件壽命預測模型預測風電產品鑄件的壽命數據，最后基于風電產品鑄件的壽命數據對初始工藝參數特征數據進行動態設計調整。本發明通過充分考慮到鑄件的工況條件以及工況環境，從而來預估風電產品鑄件在初始設計時的壽命情況，從而根據風電產品鑄件在初始設計時的壽命情況來優化設計的參數，提高參數設計的合理性。

本發明授權結合環境評估的風電產品鑄件設計方法在權利要求書中公布了：1.結合環境評估的風電產品鑄件設計方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取風電產品鑄件的初始工藝參數特征數據以及風電產品鑄件所在的工作環境特征，并根據所述風電產品鑄件的初始工藝參數特征數據以及風電產品鑄件所在的工作環境特征構建基于時間序列的鑄件數字孿生模型； 從所述基于時間序列的鑄件數字孿生模型中捕捉變化趨勢，構建最終的鑄件數字孿生模型； 基于深度神經網絡以及最終的鑄件數字孿生模型構建風電產品鑄件壽命預測模型，通過所述風電產品鑄件壽命預測模型預測風電產品鑄件的壽命數據； 基于所述風電產品鑄件的壽命數據對所述初始工藝參數特征數據進行動態設計調整； 從所述基于時間序列的鑄件數字孿生模型中捕捉變化趨勢，構建最終的鑄件數字孿生模型，具體為： 從所述基于時間序列的鑄件數字孿生模型中獲取鑄件數字孿生模型的模型特征數據，并統計鑄件數字孿生模型的模型特征數據，獲取在預設時間之內的鑄件數字孿生模型的模型變化特征數據； 基于所述在預設時間之內的鑄件數字孿生模型的模型變化特征數據計算出模型變化量，并設置模型變化量閾值，判斷所述模型變化量是否大于所述模型變化量閾值； 當所述模型變化量大于所述模型變化量閾值時，減小時間序列中時間窗口長度； 當所述模型變化量不大于所述模型變化量閾值時，維持時間序列中時間窗口長度不變，構建最終的鑄件數字孿生模型； 基于深度神經網絡以及最終的鑄件數字孿生模型構建風電產品鑄件壽命預測模型，具體為： 基于深度神經網絡構建風電產品鑄件壽命預測模型，獲取數據處理設備的設備資源數據，并初始化所述風電產品鑄件壽命預測模型的模型復雜度； 根據所述風電產品鑄件壽命預測模型的模型復雜度，將所述最終的鑄件數字孿生模型的模型特征輸入所述風電產品鑄件壽命預測模型中進行編碼學習，獲取風電產品鑄件壽命預測模型的模型預測速度以及預測精度； 設置模型參數評價指標，當所述風電產品鑄件壽命預測模型的模型預測速度以及預測精度大于所述模型參數評價指標時，維持風電產品鑄件壽命預測模型的模型復雜度不變； 當所述風電產品鑄件壽命預測模型的模型預測速度以及預測精度大于所述模型參數評價指標時，降低當前風電產品鑄件壽命預測模型的模型復雜度。

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阜新力達鋼鐵鑄造有限公司，其通訊地址為：123102 遼寧省阜新市阜新蒙古族自治縣阜新鎮趙大把營子村；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”。