北京强度环境研究所邢睿思获国家专利权
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龙图腾网获悉北京强度环境研究所申请的专利一种基于神经网络的固体推进剂内部全场应变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：CN115965966B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211419639.4，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于神经网络的固体推进剂内部全场应变预测方法是由邢睿思;王龙;宋俊柏;孔凡金;刘武刚;苏蕴荃;吴振强;侯传涛;任方设计研发完成，并于2022-11-14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固体推进剂内部全场应变预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的固体推进剂内部全场应变预测方法，包括步骤：1、测量固体推进剂内部微细观结构特征变化规律；2、采用数字体积相关方法处理获取固体推进剂内部全场应变；3、构建多模态卷积神经网络模型；4构建样本数据集；5、利用数据集对多模态卷积神经网络模型进行训练，得到最优条件下的多模态卷积神经网络模型。本发明通过输入固体推进剂内部初始微细观结构与外部加载条件进入模型即可预测固体推进剂内部全场应变，解决了现有技术中的固体推进剂内部全场应变不能快速、准确预测的问题。
本发明授权一种基于神经网络的固体推进剂内部全场应变预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的固体推进剂内部全场应变预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、获取初始状态和不同加载条件下固体推进剂内部微细观结构图像，记录实验条件和固体推进剂材料性质得到试样状态特征s； 步骤二、采用数字体积相关方法处理获取固体推进剂内部全场应变，并将内部全场应变转换成灰度图像，得到不同加载条件下实测的微观应变场图像E； 步骤三、构建多模态卷积神经网络模型，模型的输入变量为初始状态下固体推进剂微细观结构图像D和试样状态特征s，输出变量为预测的对应试样状态特征s的微观应变场图像G； 步骤四、对微细观结构图像D和微观应变场图像E进行剪裁，并对微细观结构图像D、微观应变场图像E和试样状态特征s进行预处理，构建样本数据集； 步骤五、利用步骤四所述样本数据集对多模态卷积神经网络模型进行训练，得到最优条件下的多模态卷积神经网络模型，以预测固体推进剂内部全场应变。
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