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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种管线钢焊接接头丝束电极电流密度应力补偿方法及实验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：CN114923844B 。

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：202210071502.8，技术领域涉及：G01N17/02；该发明授权一种管线钢焊接接头丝束电极电流密度应力补偿方法及实验系统是由王承涛;李威;王禹桥;许少毅;杨雪锋;范孟豹设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种管线钢焊接接头丝束电极电流密度应力补偿方法及实验系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种管线钢焊接接头丝束电极电流密度应力补偿方法及实验系统，方法包括：测量丝束电极电流密度分布矩阵及位置矩阵；改变加载应力，测量工作电极电流密度分布矩阵序列；构建电流密度应力补偿数据集，数据集包括输入数据集和输出数据集；建立人工神经网络；将输入数据集和输出数据集划分为：训练集、测试集和验证集三部分，进行归一化处理；完成人工神经网络模型的建立；基于人工神经网络模型，建立管线钢焊接接头应力作用下电流密度应力补偿模型；进行无应力作用情况下焊接接头丝束电极电流密度测量，将电流密度测量值及其对应位置、加载应力幅值代入应力补偿模型，以获得对应加载应力作用情况下焊接接头某一区域的电流密度。

本发明授权一种管线钢焊接接头丝束电极电流密度应力补偿方法及实验系统在权利要求书中公布了：1.一种管线钢焊接接头丝束电极电流密度应力补偿方法，其特征在于，依据实验系统1和实验系统2实现管线钢焊接接头丝束电极电流密度应力补偿： 实验系统1用于测量自然腐蚀状态下无应力作用时焊接接头丝束电极探头表面电流密度分布，包括：多通道电化学工作站1-2、丝束电极探头1-6、辅助电极1-7、参比电极1-8、丝束电极测试模块1-3、腐蚀电解池1-8、多通道高速切换装置1-4和上位机1-1； 实验系统2用以测量自然腐蚀状态下应力载荷作用时焊接接头工作电极表面电流密度分布，包括：电化学工作站2-3、焊接接头工作电极2-10、辅助电极2-11、参比电极2-12、扫描振动电极2-6、三维运动控制装置2-5、腐蚀电解池2-9、静电计2-4、应力加载装置2-8、拉力传感器2-7和上位机2-1，应力加载装置2-8分别加载在工作电极2-10两端，通过拉力传感器2-7测量工作电极2-10上的拉应力载荷； 包括以下步骤： 步骤1：将实验系统1和实验系统2置于相同的电解质溶液浓度、环境温度和湿度中，测量实验系统1的丝束电极电流密度分布矩阵IW＝[I1,1 1s1,1 1,I1,2 1s1,2 1,I1,3 1s1,3 1,…,I1,n 1s1,n 1；…,Ik,1 1sk,1 1,Ik,2 1sk,2 1,Ik,3 1sk,3 1,…,Ik,n 1sk,n 1；…,In,1 1sn,1 1,In,2 1sn,2 1,In,3 1sn,3 1,…,In,n 1sn,n 1]及丝束电极的位置矩阵SW＝[s1,1 1,s1,2 1,s1,3 1,…,s1,n 1；…,sk,1 1,sk,2 1,sk,3 1,…,sk,n 1；…,sn,1 1,sn,2 1,sn,3 1,…,sn,n 1]；改变加载应力[F1,F2,F3,…,Fm,…,Fn]，测量实验系统2的工作电极电流密度分布矩阵序列{IdF1,IdF2,…,IdFm,…,IdFn}，工作电极的位置矩阵与丝束电极相同,k为1至n中任一数字，m为1至n中任一数字； 步骤2：构建电流密度应力补偿数据集，数据集包括输入数据集和输出数据集，其中输入数据集包括：丝束电极阵列与工作电极电流密度测量点的位置信息[s1,1 1,s1,2 1,s1,3 1,…,s1,n 1；…,sk,1 1,sk,2 1,sk,3 1,…,sk,n 1；…,sn,1 1,sn,2 1,sn,3 1,…,sn,n 1]、焊接接头工作电极加载应力[F1,F2,F3,…,Fm,…,Fn]，和焊接接头丝束电极阵列无应力作用下的电流密度分布信息IW＝[I1,1 1s1,1 1,I1,2 1s1,2 1,I1,3 1s1,3 1,…,I1,n 1s1,n 1；…,Ik,1 1sk,1 1,Ik,2 1sk,2 1,Ik,3 1sk,3 1,…,Ik,n 1sk,n 1；…,In,1 1sn,1 1,In,2 1sn,2 1,In,3 1sn,3 1,…,In,n 1sn,n 1]，输出数据集为焊接接头工作电极电流密度分布信息{IdF1,IdF2,…,IdFm,…,IdFn}； 步骤3：以丝束电极阵列与工作电极电流密度测量点的位置工作电极加载应力Fm和丝束电极阵列无应力作用下的电流密度作为输入变量，以工作电极应力作用下的电流密度作为输出变量建立人工神经网络； 步骤4：根据步骤2中所建立的数据集，分别将输入数据集和输出数据集按照70％：15％：15％的比例划分为：训练集、测试集和验证集三部分，对训练集、测试集和验证集进行归一化处理； 步骤5：进行人工神经网络的训练、验证和测试，使其满足如下条件，以完成人工神经网络模型f·的建立： 其中,为应力作用下焊接接头某一位置电流密度测试值，为焊接接头某一位置电流密度预测值，ε为预先设定的人工神经网络训练收敛精度； 步骤6：基于人工神经网络模型f·，建立管线钢焊接接头应力作用下电流密度应力补偿模型，焊接接头丝束电极电流密度应力补偿模型的输出为： 步骤7：进行无应力作用情况下焊接接头丝束电极电流密度测量，将电流密度测量值及其对应位置、加载应力幅值代入应力补偿模型，以获得对应加载应力作用情况下焊接接头某一区域的电流密度。

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