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龍圖騰網獲悉中國礦業大學申請的專利一種管線鋼焊接接頭絲束電極電流密度應力補償方法及實驗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：CN114923844B 。

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：202210071502.8，技術領域涉及：G01N17/02；該發明授權一種管線鋼焊接接頭絲束電極電流密度應力補償方法及實驗系統是由王承濤;李威;王禹橋;許少毅;楊雪鋒;范孟豹設計研發完成，并于2022-01-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種管線鋼焊接接頭絲束電極電流密度應力補償方法及實驗系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種管線鋼焊接接頭絲束電極電流密度應力補償方法及實驗系統，方法包括：測量絲束電極電流密度分布矩陣及位置矩陣；改變加載應力，測量工作電極電流密度分布矩陣序列；構建電流密度應力補償數據集，數據集包括輸入數據集和輸出數據集；建立人工神經網絡；將輸入數據集和輸出數據集劃分為：訓練集、測試集和驗證集三部分，進行歸一化處理；完成人工神經網絡模型的建立；基于人工神經網絡模型，建立管線鋼焊接接頭應力作用下電流密度應力補償模型；進行無應力作用情況下焊接接頭絲束電極電流密度測量，將電流密度測量值及其對應位置、加載應力幅值代入應力補償模型，以獲得對應加載應力作用情況下焊接接頭某一區域的電流密度。

本發明授權一種管線鋼焊接接頭絲束電極電流密度應力補償方法及實驗系統在權利要求書中公布了：1.一種管線鋼焊接接頭絲束電極電流密度應力補償方法，其特征在于，依據實驗系統1和實驗系統2實現管線鋼焊接接頭絲束電極電流密度應力補償： 實驗系統1用于測量自然腐蝕狀態下無應力作用時焊接接頭絲束電極探頭表面電流密度分布，包括：多通道電化學工作站1-2、絲束電極探頭1-6、輔助電極1-7、參比電極1-8、絲束電極測試模塊1-3、腐蝕電解池1-8、多通道高速切換裝置1-4和上位機1-1； 實驗系統2用以測量自然腐蝕狀態下應力載荷作用時焊接接頭工作電極表面電流密度分布，包括：電化學工作站2-3、焊接接頭工作電極2-10、輔助電極2-11、參比電極2-12、掃描振動電極2-6、三維運動控制裝置2-5、腐蝕電解池2-9、靜電計2-4、應力加載裝置2-8、拉力傳感器2-7和上位機2-1，應力加載裝置2-8分別加載在工作電極2-10兩端，通過拉力傳感器2-7測量工作電極2-10上的拉應力載荷； 包括以下步驟： 步驟1：將實驗系統1和實驗系統2置于相同的電解質溶液濃度、環境溫度和濕度中，測量實驗系統1的絲束電極電流密度分布矩陣IW＝[I1,1 1s1,1 1,I1,2 1s1,2 1,I1,3 1s1,3 1,…,I1,n 1s1,n 1；…,Ik,1 1sk,1 1,Ik,2 1sk,2 1,Ik,3 1sk,3 1,…,Ik,n 1sk,n 1；…,In,1 1sn,1 1,In,2 1sn,2 1,In,3 1sn,3 1,…,In,n 1sn,n 1]及絲束電極的位置矩陣SW＝[s1,1 1,s1,2 1,s1,3 1,…,s1,n 1；…,sk,1 1,sk,2 1,sk,3 1,…,sk,n 1；…,sn,1 1,sn,2 1,sn,3 1,…,sn,n 1]；改變加載應力[F1,F2,F3,…,Fm,…,Fn]，測量實驗系統2的工作電極電流密度分布矩陣序列{IdF1,IdF2,…,IdFm,…,IdFn}，工作電極的位置矩陣與絲束電極相同,k為1至n中任一數字，m為1至n中任一數字； 步驟2：構建電流密度應力補償數據集，數據集包括輸入數據集和輸出數據集，其中輸入數據集包括：絲束電極陣列與工作電極電流密度測量點的位置信息[s1,1 1,s1,2 1,s1,3 1,…,s1,n 1；…,sk,1 1,sk,2 1,sk,3 1,…,sk,n 1；…,sn,1 1,sn,2 1,sn,3 1,…,sn,n 1]、焊接接頭工作電極加載應力[F1,F2,F3,…,Fm,…,Fn]，和焊接接頭絲束電極陣列無應力作用下的電流密度分布信息IW＝[I1,1 1s1,1 1,I1,2 1s1,2 1,I1,3 1s1,3 1,…,I1,n 1s1,n 1；…,Ik,1 1sk,1 1,Ik,2 1sk,2 1,Ik,3 1sk,3 1,…,Ik,n 1sk,n 1；…,In,1 1sn,1 1,In,2 1sn,2 1,In,3 1sn,3 1,…,In,n 1sn,n 1]，輸出數據集為焊接接頭工作電極電流密度分布信息{IdF1,IdF2,…,IdFm,…,IdFn}； 步驟3：以絲束電極陣列與工作電極電流密度測量點的位置工作電極加載應力Fm和絲束電極陣列無應力作用下的電流密度作為輸入變量，以工作電極應力作用下的電流密度作為輸出變量建立人工神經網絡； 步驟4：根據步驟2中所建立的數據集，分別將輸入數據集和輸出數據集按照70％：15％：15％的比例劃分為：訓練集、測試集和驗證集三部分，對訓練集、測試集和驗證集進行歸一化處理； 步驟5：進行人工神經網絡的訓練、驗證和測試，使其滿足如下條件，以完成人工神經網絡模型f·的建立： 其中,為應力作用下焊接接頭某一位置電流密度測試值，為焊接接頭某一位置電流密度預測值，ε為預先設定的人工神經網絡訓練收斂精度； 步驟6：基于人工神經網絡模型f·，建立管線鋼焊接接頭應力作用下電流密度應力補償模型，焊接接頭絲束電極電流密度應力補償模型的輸出為： 步驟7：進行無應力作用情況下焊接接頭絲束電極電流密度測量，將電流密度測量值及其對應位置、加載應力幅值代入應力補償模型，以獲得對應加載應力作用情況下焊接接頭某一區域的電流密度。

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