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龙图腾网获悉招商局金陵船舶(南京)有限公司;中山大学申请的专利基于改进深度神经网络模型的船体结构开孔强度预报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：CN120874252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511395143.1，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于改进深度神经网络模型的船体结构开孔强度预报方法是由徐炼;张亮;韩亚洲;石天赐;李倩;倪问池;朱铭鑫;邓衔健;姜俊川设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进深度神经网络模型的船体结构开孔强度预报方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于改进深度神经网络模型的船体结构开孔强度预报方法，获取船体结构开孔前的粗网格应力分布数据和开孔后的细网格应力分布数据，构建深度神经网络模型，模型训练时，在隐藏层的最后一层的若干神经元引入粗网格应力分布数据的标签用于性能评估，通过限制引入粗网格标签的神经元的输出值与粗网格参考应力值之间的差异进行粗网格应力监督，采用细网格应力预测误差与粗网格应力监督误差加权组合而成的复合损失函数训练所述模型，获取最优训练模型作为开孔强度预报模型。本发明的方法引入机器学习模型进行开孔强度预报，并在模型应用中做了改进，考虑了开孔前粗网格数据提供的应力分布整体趋势，从而实现对船体结构开孔强度的高效预测。

本发明授权基于改进深度神经网络模型的船体结构开孔强度预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进深度神经网络模型的船体结构开孔强度预报方法，其特征在于，所述方法包括： 通过有限元模拟的方式获取船体结构开孔的历史数据，包括影响开孔后应力的参数数据和开孔周围应力分布数据；所述开孔周围应力分布数据包括开孔后的细网格应力分布数据和开孔前对应位置的粗网格应力分布数据；所述开孔周围应力分布数据的获取方式为： 对船舶建模后，按骨材间距划分粗网格，施加荷载后，获取待开孔位置处的粗网格应力分布数据；对待开孔位置构建开孔模型，并对开孔位置划分细网格，施加相同荷载后，获取开孔周围细网格应力分布数据基于所述历史数据构建训练集，训练包含输入层、多个隐藏层和输出层的深度神经网络模型，其中： 所述训练集以所述参数数据作为输入特征，所述细网格应力分布数据作为标签数据构建；所述隐藏层的最后一层的若干神经元引入所述粗网格应力分布数据的标签用于性能评估，通过限制引入粗网格标签的神经元的输出值与粗网格参考应力值之间的差异进行粗网格应力监督，采用细网格应力预测误差与粗网格应力监督误差加权组合而成的复合损失函数训练所述模型； 获取最优训练模型作为开孔强度预报模型，利用所述预报模型获取待预测开孔区域的应力分布数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人招商局金陵船舶(南京)有限公司;中山大学，其通讯地址为：210015 江苏省南京市鼓楼区燕江路55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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