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龍圖騰網獲悉中國科學院力學研究所申請的專利基于多模態融合的摩擦片損傷識別、壽命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：CN120430215B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510942680.7，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于多模態融合的摩擦片損傷識別、壽命預測方法及系統是由張坤;李炎森;姜泉宇;胡錚;金孔杰;張萬昊;魏炳忱;劉子尚;常正華;李亞東設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模態融合的摩擦片損傷識別、壽命預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及摩擦片檢測技術領域，具體涉及基于多模態融合的摩擦片損傷識別、壽命預測方法及系統，包括以下步驟：利用紅外熱成像儀、應變傳感器和聲學傳感器同步獲取摩擦片的溫度場、應變場和聲信號；通過熱力學雙向耦合模型基于同步的所述溫度場和應變場，分析出摩擦片的損傷識別結果以及壽命預測結果；利用神經網絡建立聲信號與所述損傷識別結果以及壽命預測結果的同步映射關聯，形成用于根據聲信號對摩擦片進行損傷識別及壽命預測的多模態融合模型。本發明將大數據量和復雜熱力學耦合計算過程所形成摩擦片檢測過程，利用神經網絡遷移到小數據量易監測的聲信號上，可實現利用聲信號快速獲得高精度檢測結果，達到摩擦片檢測的輕量化。

本發明授權基于多模態融合的摩擦片損傷識別、壽命預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態融合的摩擦片損傷識別、壽命預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 利用紅外熱成像儀、應變傳感器和聲學傳感器同步獲取摩擦片的溫度場、應變場和聲信號； 通過熱力學雙向耦合模型基于同步的所述溫度場和應變場，分析出摩擦片的損傷識別結果以及壽命預測結果； 利用神經網絡建立聲信號與所述損傷識別結果以及壽命預測結果的同步映射關聯，形成用于根據聲信號對摩擦片進行損傷識別及壽命預測的多模態融合模型； 神經網絡的訓練數據生成方法包括： 將紅外熱成像儀、應變傳感器和聲學傳感器所有獲取的溫度場、應變場和聲信號組合為真實數據集； 利用GAN網絡學習真實數據集中的數據關系，并將熱力學雙向耦合模型做約束項正則化GAN網絡中的生成器，生成新的溫度場、應變場； 再利用CycleGAN網絡學習學習真實數據集中溫度場、應變場與聲信號之間的模態轉換關系，將新的溫度場、應變場進行模態轉換生成新的聲信號； 根據新的溫度場、應變場，計算出新的損傷識別結果以及壽命預測結果，并將新的損傷識別結果以及壽命預測結果與新的聲信號組合為生成數據集； 在生成數據集中加入聲學傳感器所有獲取的聲信號，以及根據紅外熱成像儀、應變傳感器所有獲得的溫度場、應變場計算得到的損傷識別結果以及壽命預測結果，形成訓練數據集； GAN網絡的生成器用于生成新的溫度場、應變場，判別器用于區分新的溫度場、應變場是生成數據還是真實數據； CycleGAN網絡中的第一個GAN網絡的生成器用于將溫度場、應變場轉換為聲信號，判別器用于區分聲信號是生成數據還是真實數據； 第二個GAN網絡的生成器用于將聲信號轉換為溫度場、應變場，判別器用于區分溫度場、應變場是生成數據還是真實數據； GAN網絡和CycleGAN網絡的聯合訓練損失為： ； 式中，L comb 為聯合損失，G為GAN網絡的生成器，z為G的噪聲輸入，Gz為G的輸出，Gc1為CycleGAN網絡中第一個GAN網絡的生成器，Gc2為CycleGAN網絡中第二個GAN網絡的生成器，Gc1Gz為Gc1的模態轉換輸出，Gc2Gc1Gz為Gc2的模態轉換輸出，為L1范數式。

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中國科學院力學研究所，其通訊地址為：100190 北京市海淀區北四環西路15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”。