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龙图腾网获悉北京航天动力研究所;厦门大学申请的专利一种面向涡轮泵叶片制造加工可靠性评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115879212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211165628.8，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种面向涡轮泵叶片制造加工可靠性评估方法是由窦唯;杨磊;龚杰峰;石珊珊;彭云峰设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向涡轮泵叶片制造加工可靠性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向涡轮泵叶片制造加工可靠性评估方法，包括：分析确定影响涡轮泵叶片寿命及可靠性的加工方法和提取加工缺陷并聚类，使用建模技术建立力学‑加工缺陷模型并进行有限元分析，在分析数据基础上通过神经网络训练得到不同缺陷类型对应的权重参数，最后使用模糊综合评判法预测有加工缺陷的情况下叶片预期寿命与加工缺陷对叶片可靠性影响程度。本发明具有通用性和高效性，适用于叶片及类似零件的加工可靠性评估，理论简单，步骤简便，求解效率高，可广泛应用于工程实践中。

本发明授权一种面向涡轮泵叶片制造加工可靠性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种面向涡轮泵叶片制造加工可靠性评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 分析确定影响涡轮泵叶片可靠性的加工方法并提取加工缺陷后进行聚类，所述分析确定影响涡轮泵叶片可靠性的加工方法并提取加工缺陷后进行聚类的具体方式为：通过调查统计分析确定影响涡轮泵叶片可靠性的加工方法，并确定所述加工方法的代表性加工缺陷，根据所述代表性加工缺陷的分布位置尺寸、拓扑特征以及能引起的叶片力学性能和可靠性结果，将某个分布、尺寸范围内的所述代表性加工缺陷根据其拓扑特征进行模糊聚类分析； 构建涡轮泵叶片的力学-加工缺陷模型，分析不同类型和位置的缺陷对叶片状态的影响，在分析结果的基础上，采用神经网络理论训练出不同类型缺陷对应的权重参数； 以加工缺陷为评价因素建立因素集，并划分影响因素等级作为评价集，形成因素等级集； 计算各个加工缺陷因素的权重值建立因素权重集； 进行单因素评判得到单因素评价向量； 将各所述单因素评价向量构成单因素评判矩阵，将所述因素权重集和所述单因素评判矩阵模糊合成获得所有加工缺陷对应的模糊综合评判集； 确定叶片启停一次的疲劳寿命区间，对叶片疲劳寿命和模糊综合评判集进行计算处理，得到在当前叶片缺陷存在情况下叶片的模糊疲劳寿命值，并计算得到加工缺陷存在情况下叶片寿命的降低幅度，即加工缺陷对叶片的可靠性影响程度。

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