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龙图腾网获悉苏州简诺科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的结构实时分析方法与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：CN120579116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511088552.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于神经网络的结构实时分析方法与系统是由车礼东;李洪;吴景武;张晶晶;刘宏伟设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的结构实时分析方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的结构实时分析方法与系统，应用于数据处理技术领域。本申请对制造场景数据中的结构特征进行预处理与特征提取，生成特征分析数据；基于神经网络模型对汽车结构进行实时分析，生成实时分析特征参数；基于动态阈值算法对相邻帧结构特征变化进行异常值过滤，生成结构状态变化数据；对结构状态变化数据进行处理，生成结构健康动态评估数据和结构异常特征；基于预设结构安全判定规则和结构异常特征进行处理，生成结构安全判定数据；对安全判定数据和实时分析特征参数进行处理，生成结构故障预警信息和生产调整控制指令。

本发明授权一种基于神经网络的结构实时分析方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的结构实时分析方法，其特征在于，包括： 获取制造场景数据和汽车结构基础信息； 对制造场景数据中的结构特征进行预处理与特征提取，生成特征分析数据，包括基于制造场景数据中的结构特征提取边缘轮廓特征点集；对边缘轮廓特征点集进行计算，生成特征向量概率分布；对特征向量概率分布进行异常值过滤处理，生成异常特征过滤结果；对过滤后的特征数据进行加权计算，生成权重特征参数；基于特征点与结构质心的关联度对特征参数进行加权调整，生成结构关键点特征值，其中，特征分析数据包括边缘轮廓特征点集、特征向量概率分布、异常特征过滤结果、权重特征参数和结构关键点特征值； 基于神经网络模型对汽车结构进行实时分析，生成实时分析特征参数，包括基于应力分布预测模型对汽车结构的历史应力数据与当前传感器采集数据进行处理，生成应力分布预测值；处理汽车结构在不同工况下的形变数据，利用时序神经网络分析形变趋势，生成形变趋势向量；处理材料疲劳试验数据与在线监测的材料性能参数，基于神经网络的疲劳损伤累积模型，生成材料疲劳度指标；对应力分布预测值、形变趋势向量、材料疲劳度指标进行处理，生成实时分析特征参数，其中，实时分析特征参数包括应力分布预测值、形变趋势向量、材料疲劳度指标； 基于动态阈值算法对相邻帧结构特征变化进行异常值过滤，生成结构状态变化数据，包括形变位移量、应力波动范围、材料性能衰减速率； 对结构状态变化数据进行处理，生成结构健康动态评估数据和结构异常特征，包括疲劳裂纹风险概率、关键部件失效预警指标； 基于预设结构安全判定规则和结构异常特征进行处理，生成结构安全判定数据，包括安全等级评分、风险等级预警阈值； 对安全判定数据和实时分析特征参数进行处理，生成结构故障预警信息和生产调整控制指令。

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