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龍圖騰網(wǎng)獲悉天津立遠醫(yī)療科技有限責(zé)任公司申請的專利一種基于人工智能的關(guān)節(jié)磨損預(yù)測方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120492989B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510987297.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的關(guān)節(jié)磨損預(yù)測方法和系統(tǒng)是由王福星;陳德生;朱佳旺;王同富;趙軍偉;勾禹;宋強;徐洪港;李玉吉設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的關(guān)節(jié)磨損預(yù)測方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能的關(guān)節(jié)磨損預(yù)測方法和系統(tǒng)，其中，該方法包括：在動態(tài)負載關(guān)節(jié)的運動周期內(nèi)，獲取動態(tài)負載關(guān)節(jié)的三維力學(xué)波動軌跡數(shù)據(jù)和目標梯度數(shù)據(jù)；根據(jù)三維力學(xué)波動軌跡數(shù)據(jù)與目標梯度數(shù)據(jù)，利用預(yù)先訓(xùn)練好的強化學(xué)習(xí)模型輸出用于修正關(guān)節(jié)磨損預(yù)測路徑的權(quán)重分配結(jié)果；在動態(tài)負載關(guān)節(jié)滿足預(yù)設(shè)的關(guān)節(jié)材料疲勞臨界條件下，從目標梯度數(shù)據(jù)中提取摩擦系數(shù)突變特征；根據(jù)權(quán)重分配結(jié)果對復(fù)合力學(xué)表征參數(shù)進行調(diào)整，得到調(diào)整后的復(fù)合力學(xué)表征參數(shù)；根據(jù)調(diào)整后的復(fù)合力學(xué)表征參數(shù)與摩擦系數(shù)突變特征的非線性疊加結(jié)果，生成包含多維度磨損累積趨勢的關(guān)節(jié)磨損預(yù)測結(jié)果。本申請?zhí)嵘岁P(guān)節(jié)磨損預(yù)測的精度和實時性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的關(guān)節(jié)磨損預(yù)測方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的關(guān)節(jié)磨損預(yù)測方法，其特征在于，包括： 在動態(tài)負載關(guān)節(jié)的運動周期內(nèi)，獲取動態(tài)負載關(guān)節(jié)的三維力學(xué)波動軌跡數(shù)據(jù)和目標梯度數(shù)據(jù)，所述目標梯度數(shù)據(jù)為動態(tài)負載關(guān)節(jié)的摩擦系數(shù)隨運動角速度變化的梯度數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述三維力學(xué)波動軌跡數(shù)據(jù)與所述目標梯度數(shù)據(jù)，利用預(yù)先訓(xùn)練好的強化學(xué)習(xí)模型輸出用于修正關(guān)節(jié)磨損預(yù)測路徑的權(quán)重分配結(jié)果； 在動態(tài)負載關(guān)節(jié)滿足預(yù)設(shè)的關(guān)節(jié)材料疲勞臨界條件下，從所述目標梯度數(shù)據(jù)中提取摩擦系數(shù)突變特征； 根據(jù)所述權(quán)重分配結(jié)果對復(fù)合力學(xué)表征參數(shù)進行調(diào)整，得到調(diào)整后的復(fù)合力學(xué)表征參數(shù)，所述復(fù)合力學(xué)表征參數(shù)根據(jù)所述三維力學(xué)波動軌跡數(shù)據(jù)與所述目標梯度數(shù)據(jù)生成； 根據(jù)所述調(diào)整后的復(fù)合力學(xué)表征參數(shù)與所述摩擦系數(shù)突變特征的非線性疊加結(jié)果，生成包含多維度磨損累積趨勢的關(guān)節(jié)磨損預(yù)測結(jié)果。

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