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龙图腾网获悉河北皓舜管道设备制造有限公司申请的专利一种基于深度算子网络架构的预制聚氨酯直埋保温管极限状态预测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：CN120067621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510134027.8，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种基于深度算子网络架构的预制聚氨酯直埋保温管极限状态预测方法是由樊海军;樊海滨;朱盼盼;樊丰硕;刘伟杰设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度算子网络架构的预制聚氨酯直埋保温管极限状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度算子网络架构的预制聚氨酯直埋保温管极限状态预测方法，首先构建模拟使用环境，对不同规格的聚氨酯直埋管在多环境条件下开展多批次极限应力测试，记录对应规格、环境数据作为输入，最大应力作为输出，构建数据集；设计特征筛选模块剔除相关度低的特征；接着，基于深度算子网络架构设计构建极限状态预测模型；运用强化学习策略设计针对模型进行优化训练；将训练完成的预测模型部署到相关环境，在计算机终端输入保温管规格和环境参数，即可获取其极限应力情况。本发明可消除掉初始特征中引入的冗余特征，进一步优化模型架构，降低模型训练的复杂度预测模型设计保证在多种工况下均能实现对聚氨酯直埋保温管极限应力的准确预测。

本发明授权一种基于深度算子网络架构的预制聚氨酯直埋保温管极限状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种预制聚氨酯直埋保温管极限状态预测模型构建方法，其特征在于，包括以下过程： 步骤1，基于使用环境模拟，对不同规格聚氨酯直埋保温管展开极限应力测试以搜集其在此种条件下所能经受的最大应力，记录最大应力以及对应的规格数据以及环境数据，构建初始数据集； 步骤2，基于relieff算法的特征筛选模块对与聚氨酯直埋保温管极限应力相关度较低的特征进行剔除，获取特征重要度靠前的规格数据以及环境数据，结合对应的最大应力构建训练数据集； 步骤3，基于深度算子网络架构构建极限状态预测模型，包括主干网络架构、分支网络架构以及融合输出模块，所述主干网络用于提取聚氨酯直埋保温管物理属性特征，所述分支网络用于提取聚氨酯直埋保温管所处环境特征并基于自注意力机制为环境特征中的特征通道进行加权处理，获得自注意力环境特征，所述融合输出模块用于将两个网络架构输出的两种特征进行自适应融合，并基于融合特征输出最大应力预测结果； 步骤4，基于强化学习策略对构建的极限状态预测模型进行优化训练，获取最终极限状态预测模型。

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