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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于区间优化及压入测试的材料力学参数识别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：CN115901510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211424487.7，技术领域涉及：G01N3/42；该发明授权基于区间优化及压入测试的材料力学参数识别方法是由王明智;张桂涛;刘廷光;黄想;王卫东;侯冰玉;耿秀侠设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区间优化及压入测试的材料力学参数识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于区间优化及压入测试的材料力学参数识别方法，具体为：步骤1：对待测试金属材料开展多次Berkovich压头压痕实验，获取被测试材料纳米压痕实验多条加载过程的载荷与位移曲线，并获取加载曲率C的上下限；步骤2：建立材料塑性参数的设计空间，建立仿真压痕位移快照矩阵Xsim；步骤3：建立人工神经网络包括依次连接的输入层、两层隐藏层和输出层，对所建立的人工神经网络超参数进行优化；步骤4：建立不确定优化问题；步骤5：基于区间优化及最小化问题区间序关系，将不确定优化转化为确定性优化，并采用双层遗传算法嵌套的求解方法对不确定性优化问题进行求解。本发明方法降低了参数识别计算的代价，同时提高了数值计算的效率。

本发明授权基于区间优化及压入测试的材料力学参数识别方法在权利要求书中公布了：1.基于区间优化及压入测试的材料力学参数识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1：对待测试金属材料开展多次Berkovich压头压痕实验，获取被测试材料纳米压痕实验多条加载过程的载荷与位移曲线，并依照Kick定律拟合出加载曲率C，获取加载曲率C的上下限； 步骤2：依据Hollomon硬化法则，建立材料塑性参数的设计空间，开展Berkovich压头压痕有限元仿真，建立仿真压痕位移快照矩阵Xsim； 步骤3：建立人工神经网络包括依次连接的输入层、两层隐藏层和输出层，输出层为人工神经网络预测的压痕轮廓数据，建立材料性能参数与压痕形貌轮廓之间的函数关系，对所建立的人工神经网络超参数进行优化； 步骤4：建立不确定优化问题； 步骤5：基于区间优化及最小化问题区间序关系≤cw，进一步将不确定优化转化为确定性优化，并采用双层遗传算法嵌套的求解方法对不确定性优化问题进行求解，从而得到被测试材料拉伸性能参数屈服应力σy和应变硬化指数n的识别结果。

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