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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于ANN和UMAT的耦合微组织损伤的高温合金性能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：CN116230124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211604332.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于ANN和UMAT的耦合微组织损伤的高温合金性能预测方法是由黄渭清;李冬伟;刘金祥;左正兴;李宁设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ANN和UMAT的耦合微组织损伤的高温合金性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于ANN和UMAT的耦合微组织损伤高温合金性能预测方法，属于高温镍基合金材料领域。本发明通过建立耦合微组织时序损伤的高温镍基合金材料的本构模型，微组织时序损伤包含γ′强化相、γ基体相、碳化物、蠕变孔洞等，相比只考虑单一损伤的损伤变量，此本构模型的适用性更好；构建基于耦合微组织时序损伤的高温镍基合金材料的本构模型的用户自定义材料库UMAT，即基于ANN和UMAT构建微组织损伤变量的神经网络预测模型，通过耦合微组织损伤变量的神经网络预测模型应用在用户自定义材料库UMAT中进行耦合微组织损伤的材料力学性能有限元仿真预测，利用神经网络优异的处理非线性处理的能力，提高对耦合微组织损伤高温合金性能预测的精度和效率。

本发明授权基于ANN和UMAT的耦合微组织损伤的高温合金性能预测方法在权利要求书中公布了：1.基于ANN和UMAT的耦合微组织损伤高温合金性能预测方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤一：构建高温镍基合金的Chaboche统一粘塑性本构模型，给定高温镍基合金总应变率包括弹性应变率和非弹性应变率给定Chaboche粘塑性本构中的屈服函数F，此屈服函数F与应力、温度和内变量有关；给定模型的流动法则，流动法则与屈服函数F是相关联的，针对Chaboche统一粘塑性本构模型中非弹性应变率建立耦合微组织时序损伤的流动法则以表征耦合微组织时序损伤对非弹性应变率的影响，同时对流动法则进行修正，得到耦合微组织时序损伤的Chaboche统一粘塑性本构模型； 步骤一中， S11高温镍基合金使用Chaboche统一粘塑性本构模型，总应变率表达式为： 其中，为总应变率张量，为弹性应变率张量，非弹性应变率张量； S12Chaboche粘塑性本构中的屈服函数与流动法则相关，如下式所示： Λ＝ΛF，是一个非负的塑性乘子，F是与应力、温度及内变量相关的函数，表达式为： F＝Jσij-Xij-Rp-σy R为各向同性硬化的标量，表示各向同性硬化引起的应力，Xij为背应力，表示屈服面中心移动中有关的硬化，σy是屈服应力，Jσij-Xij表示有效应力偏量第二不变量，表示为： 其中，σ′ij和X′ij分别为σij和Xij偏量； S13本构模型的流动法则表示如下： 其中，当·内部值为负时，其值为零；Mijkl为各向异性矩阵；K，k0，n是温度相关的材料参数；D为耦合微组织时序损伤的损伤变量；其中损伤变量D中包含的微组织损伤包括高温合金γ′强化相的时序演化、γ基体相的时序演化，碳化物的时序演化、蠕变孔洞的时序演化；损伤变量D的值通过微组织观测试验观测结果，对上述微组织时序演化的形貌尺寸计算而得到； S14各向同性硬化或软化模型的演化方程如下： Q,b,γ及m为材料参数，Qr为R渐进值； S15随动硬化模型采用非弹性应变率及累积来描述非线性的随动硬化，形式如下： k，c，a，Φ，β，r为材料参数,为累积非弹性应变率； 步骤二，将步骤一得到的耦合微组织时序损伤的Chaboche统一粘塑性本构模型，添加到用户自定义材料库UMAT中，便于后续步骤五在有限元仿真软件中调用所述耦合微组织时序损伤的Chaboche统一粘塑性本构模型进行有限元仿真预测； 步骤三，构建耦合微组织损伤的损伤变量神经网络预测模型，搭建神经网络框架；通过所述步骤一中的微组织观测试验数据，包括高温合金γ′强化相尺寸、γ基体相尺寸、碳化物尺寸、蠕变孔洞尺寸，构建损伤变量D的训练数据集，并将数据集分为训练集和测试集进行训练。

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