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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利基于ANN和UMAT的耦合微組織損傷的高溫合金性能預測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：CN116230124B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202211604332.1，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權基于ANN和UMAT的耦合微組織損傷的高溫合金性能預測方法是由黃渭清;李冬偉;劉金祥;左正興;李寧設計研發完成，并于2022-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于ANN和UMAT的耦合微組織損傷的高溫合金性能預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開的基于ANN和UMAT的耦合微組織損傷高溫合金性能預測方法，屬于高溫鎳基合金材料領域。本發明通過建立耦合微組織時序損傷的高溫鎳基合金材料的本構模型，微組織時序損傷包含γ′強化相、γ基體相、碳化物、蠕變孔洞等，相比只考慮單一損傷的損傷變量，此本構模型的適用性更好；構建基于耦合微組織時序損傷的高溫鎳基合金材料的本構模型的用戶自定義材料庫UMAT，即基于ANN和UMAT構建微組織損傷變量的神經網絡預測模型，通過耦合微組織損傷變量的神經網絡預測模型應用在用戶自定義材料庫UMAT中進行耦合微組織損傷的材料力學性能有限元仿真預測，利用神經網絡優異的處理非線性處理的能力，提高對耦合微組織損傷高溫合金性能預測的精度和效率。

本發明授權基于ANN和UMAT的耦合微組織損傷的高溫合金性能預測方法在權利要求書中公布了：1.基于ANN和UMAT的耦合微組織損傷高溫合金性能預測方法，其特征在于：包括如下步驟， 步驟一：構建高溫鎳基合金的Chaboche統一粘塑性本構模型，給定高溫鎳基合金總應變率包括彈性應變率和非彈性應變率給定Chaboche粘塑性本構中的屈服函數F，此屈服函數F與應力、溫度和內變量有關；給定模型的流動法則，流動法則與屈服函數F是相關聯的，針對Chaboche統一粘塑性本構模型中非彈性應變率建立耦合微組織時序損傷的流動法則以表征耦合微組織時序損傷對非彈性應變率的影響，同時對流動法則進行修正，得到耦合微組織時序損傷的Chaboche統一粘塑性本構模型； 步驟一中， S11高溫鎳基合金使用Chaboche統一粘塑性本構模型，總應變率表達式為： 其中，為總應變率張量，為彈性應變率張量，非彈性應變率張量； S12Chaboche粘塑性本構中的屈服函數與流動法則相關，如下式所示： Λ＝ΛF，是一個非負的塑性乘子，F是與應力、溫度及內變量相關的函數，表達式為： F＝Jσij-Xij-Rp-σy R為各向同性硬化的標量，表示各向同性硬化引起的應力，Xij為背應力，表示屈服面中心移動中有關的硬化，σy是屈服應力，Jσij-Xij表示有效應力偏量第二不變量，表示為： 其中，σ′ij和X′ij分別為σij和Xij偏量； S13本構模型的流動法則表示如下： 其中，當·內部值為負時，其值為零；Mijkl為各向異性矩陣；K，k0，n是溫度相關的材料參數；D為耦合微組織時序損傷的損傷變量；其中損傷變量D中包含的微組織損傷包括高溫合金γ′強化相的時序演化、γ基體相的時序演化，碳化物的時序演化、蠕變孔洞的時序演化；損傷變量D的值通過微組織觀測試驗觀測結果，對上述微組織時序演化的形貌尺寸計算而得到； S14各向同性硬化或軟化模型的演化方程如下： Q,b,γ及m為材料參數，Qr為R漸進值； S15隨動硬化模型采用非彈性應變率及累積來描述非線性的隨動硬化，形式如下： k，c，a，Φ，β，r為材料參數,為累積非彈性應變率； 步驟二，將步驟一得到的耦合微組織時序損傷的Chaboche統一粘塑性本構模型，添加到用戶自定義材料庫UMAT中，便于后續步驟五在有限元仿真軟件中調用所述耦合微組織時序損傷的Chaboche統一粘塑性本構模型進行有限元仿真預測； 步驟三，構建耦合微組織損傷的損傷變量神經網絡預測模型，搭建神經網絡框架；通過所述步驟一中的微組織觀測試驗數據，包括高溫合金γ′強化相尺寸、γ基體相尺寸、碳化物尺寸、蠕變孔洞尺寸，構建損傷變量D的訓練數據集，并將數據集分為訓練集和測試集進行訓練。

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