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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍軍事科學院國防科技創新研究院申請的專利基于深度學習技術的布局板熱應力及熱變形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：CN116187157B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211564529.7，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于深度學習技術的布局板熱應力及熱變形預測方法是由姚雯;包凱瑞;彭偉;周煒恩;陳小前;李星辰設計研發完成，并于2022-12-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習技術的布局板熱應力及熱變形預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習技術的布局板熱應力及熱變形預測方法，包括：根據布局板的結構及布局，構建布局板布局優化設計的數學模型；根據數學模型，獲取訓練數據集，其中，訓練數據包括布局板的溫度場和其對應的熱應力及熱變形；構建深度學習模型；利用訓練數據集訓練深度學習模型以擬合布局板的溫度場與熱應力及熱變形的映射關系；利用訓練后的深度學習模型進行布局板熱應力及熱變形預測。本發明能夠實現不同布局板的溫度場對應的熱應力及熱變形的快速且精確的計算，極大程度地減少在考慮大溫差條件下布局板結構穩定性以及工作精度穩定性的性能要求時的布局板布局優化求解所需的計算量，降低布局板布局優化求解所需的計算成本和時間成本。

本發明授權基于深度學習技術的布局板熱應力及熱變形預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習技術的布局板熱應力及熱變形預測方法，其特征在于，包括： 根據布局板的結構及布局，構建布局板布局優化設計的數學模型； 根據數學模型，獲取訓練數據集，其中，訓練數據包括布局板的溫度場和其對應的熱應力及熱變形； 構建深度學習模型； 利用訓練數據集訓練深度學習模型以擬合布局板的溫度場與熱應力及熱變形的映射關系； 利用訓練后的深度學習模型進行布局板熱應力及熱變形預測； 設定布局板的布局區域內的每一個組件均視為一個熱源，布局板布局優化設計的數學模型為： 其中，X表示布局板的布局區域內的組件布局方案，xi,yi表示第i個組件在布局區域的位置坐標，Ns表示組件的數目，f1X和f2X表示目標函數，σequivalent表示等效熱應力，uequivalent表示等效熱應變，x,y表示布局區域內某一點的位置坐標，T表示布局板的布局區域的溫度場，φi表示第i個組件的強度，T0表示布局區域邊界上的溫度值，k表示布局區域內的熱導率，n表示布局區域邊界法向量，h表示布局區域邊界上物體與周圍流體間的表面傳熱系數，ux和uy分別表示x方向和y方向的熱位移，σx,σy,σxy表示三個方向上的熱應力，E表示楊氏模量，α表示線膨脹系數，μ表示泊松比； 還包括： 構建融合深度學習模型的布局板布局優化設計問題； 求解布局板布局優化設計問題，獲取能夠使布局板的布局區域內的最大等效熱應力和最大等效熱應變取得最小值的布局板的布局方案； 融合深度學習模型的布局板布局優化設計問題為： 其中，X表示布局板的布局區域內的組件布局方案，f1X和f2X表示目標函數， σequivalent表示等效熱應力，uequivalent表示等效熱應變，T表示布局板的布局區域的溫度場，表示組件布局方案與溫度場的對應關系，表示深度學習模型輸出的溫度場T對應的預測熱應力及預測熱變形，表示熱應力及熱變形與等效熱應力及等效熱應變的對應關系。

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人民解放軍軍事科學院國防科技創新研究院，其通訊地址為：100071 北京市豐臺區東大街53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”。