天津立远医疗科技有限责任公司王福星获国家专利权
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龙图腾网获悉天津立远医疗科技有限责任公司申请的专利一种基于人工智能的关节磨损预测方法和系统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：CN120492989B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510987297.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于人工智能的关节磨损预测方法和系统是由王福星;陈德生;朱佳旺;王同富;赵军伟;勾禹;宋强;徐洪港;李玉吉设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于人工智能的关节磨损预测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于人工智能的关节磨损预测方法和系统，其中，该方法包括：在动态负载关节的运动周期内，获取动态负载关节的三维力学波动轨迹数据和目标梯度数据；根据三维力学波动轨迹数据与目标梯度数据，利用预先训练好的强化学习模型输出用于修正关节磨损预测路径的权重分配结果；在动态负载关节满足预设的关节材料疲劳临界条件下，从目标梯度数据中提取摩擦系数突变特征；根据权重分配结果对复合力学表征参数进行调整，得到调整后的复合力学表征参数；根据调整后的复合力学表征参数与摩擦系数突变特征的非线性叠加结果，生成包含多维度磨损累积趋势的关节磨损预测结果。本申请提升了关节磨损预测的精度和实时性。
本发明授权一种基于人工智能的关节磨损预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的关节磨损预测方法，其特征在于，包括： 在动态负载关节的运动周期内，获取动态负载关节的三维力学波动轨迹数据和目标梯度数据，所述目标梯度数据为动态负载关节的摩擦系数随运动角速度变化的梯度数据； 根据所述三维力学波动轨迹数据与所述目标梯度数据，利用预先训练好的强化学习模型输出用于修正关节磨损预测路径的权重分配结果； 在动态负载关节满足预设的关节材料疲劳临界条件下，从所述目标梯度数据中提取摩擦系数突变特征； 根据所述权重分配结果对复合力学表征参数进行调整，得到调整后的复合力学表征参数，所述复合力学表征参数根据所述三维力学波动轨迹数据与所述目标梯度数据生成； 根据所述调整后的复合力学表征参数与所述摩擦系数突变特征的非线性叠加结果，生成包含多维度磨损累积趋势的关节磨损预测结果。
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