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龙图腾网获悉中国科学院力学研究所申请的专利一种考虑多因素影响的摩擦片疲劳寿命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：CN120597730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511094901.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种考虑多因素影响的摩擦片疲劳寿命预测方法是由刘子尚;张坤;欧阳稳根;邓镕姗;魏炳忱;张万昊;胡铮;金孔杰设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑多因素影响的摩擦片疲劳寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑多因素影响的摩擦片疲劳寿命预测方法，包括：获取摩擦片在实际工况下多因素影响的性能参数，引入平均摩擦系数计算关键参数；构建多维特征输入向量，基于深度神经网络模型建立摩擦片疲劳寿命与各影响因素之间的非线性映射关系；实时监测所述摩擦片的性能，获取对应的疲劳寿命预测值；采用模糊综合评判方法分析所述最优表征参数的变化趋势，建立状态评估的模糊评判模型，获取摩擦片磨损程度预测值；对所述擦片磨损程度预测值采用置信度分析模块，对所述摩擦片磨损程度预测值的预测结果进行置信度评估，生成包含误差范围的疲劳寿命预测区间，显著提升了预测精度和模型泛化能力，增强了预测结果的可信度和可解释性。

本发明授权一种考虑多因素影响的摩擦片疲劳寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑多因素影响的摩擦片疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取摩擦片在实际工况下多因素影响的性能参数，对所述性能参数引入平均摩擦系数作为所述摩擦片的状态监测的关键参数； 对所述关键参数进行归一化处理，构建多维特征输入向量，基于深度神经网络模型，结合历史疲劳试验数据对所述深度神经网络进行训练，建立摩擦片疲劳寿命与各影响因素之间的非线性映射关系； 根据所述非线性映射关系实时监测所述摩擦片的性能，将当前待预测的摩擦片运行参数输入至训练完成的深度神经网络模型中，获取对应的疲劳寿命预测值； 根据所述疲劳寿命预测值对所述摩擦片的磨损量进行仿真，建立所述摩擦片的最优表征参数与状态评估的对应关系，采用模糊综合评判方法分析所述最优表征参数的变化趋势，建立状态评估的模糊评判模型，获取摩擦片磨损程度预测值； 对所述摩擦片磨损程度预测值采用置信度分析模块，对所述摩擦片磨损程度预测值的预测结果进行置信度评估，生成包含误差范围的疲劳寿命预测区间。

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