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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于深度学习的结构断裂损伤模拟方法及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：CN120832834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511339695.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的结构断裂损伤模拟方法及系统是由王继业;路宽;丁一凡;郑伟航;郭明达;刘金桐设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的结构断裂损伤模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于结构断裂损伤模拟领域，为解决对复杂断裂行为的全流程预测精度依赖网络架构设计和优化算法，普适性有限的问题，提供了一种基于深度学习的结构断裂损伤模拟方法及系统。基于深度学习的结构断裂损伤模拟方法包括构建一神经网络模型并设置初始参数；基于样本集合及损失函数来优化所述神经网络模型的初始参数，得到训练后的神经网络模型；基于当前结构几何参数、材料参数、边界条件及初始裂纹信息，利用训练后的神经网络模型在结构域内预测裂纹的萌生、扩展与分叉合并，得到位移场、应力场与损伤演化结果。其能够通过引入多尺度、多物理场信息，增强模型对不同工况的适应性。

本发明授权一种基于深度学习的结构断裂损伤模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的结构断裂损伤模拟方法，其特征在于，包括： 构建一神经网络模型并设置初始参数； 基于样本集合及损失函数来优化所述神经网络模型的初始参数，得到训练后的神经网络模型；其中，样本集合中的样本由结构几何参数、材料参数、边界条件、初始裂纹信息、位移场、应力场及损伤演化结果构成；所述损失函数为考虑应力张量的偏微分方程残差，且物理一致性、分布一致性与先验约束的统一目标的损失函数； 基于当前结构几何参数、材料参数、边界条件及初始裂纹信息，利用训练后的神经网络模型在结构域内预测裂纹的萌生、扩展与分叉合并，得到位移场、应力场与损伤演化结果； 所述损失函数的构建过程为： 以最小化能量为准则，构建结构体的能量泛函；其中，结构体的能量泛函由拉伸能量部分与表征自动调节断裂退化速度的可学习退化函数相乘，再与压缩能量部分进行累加得到； 根据结构体的裂纹特征长度及结构体的有效断裂韧性，得到结构体的离散化能量泛函； 将结构体的能量泛函中的能量密度栅格化为概率分布，计算二阶Wasserstein距离，再结合应力张量的偏微分方程残差、不可逆损伤约束以及损伤结构体的离散化能量泛函关于时间的导数与外力输入功率差的平方，构建出损失函数； 所述损失函数的表达式为： ； 其中，是偏微分方程残差算子，是应力张量；、、是权重系数；是外力输入功率；是不可逆损伤约束；是概率分布；是关于时间的导数；是离散化能量泛函；分别是位移场和损伤变量。

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