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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种风力机叶片疲劳寿命预测平台及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：CN120592815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510688027.2，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风力机叶片疲劳寿命预测平台及预测方法是由武建新;张晓斌;张毅;赵漪;张朝阳;张琦;刘禹岐设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力机叶片疲劳寿命预测平台及预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种风力机叶片疲劳寿命预测平台及预测方法，涉及疲劳寿命预测技术领域，本发明首先，依据设计参数构建几何模型和实验试件，通过疲劳性能实验获取不同应力下的极限疲劳循环次数，并绘制S‑N曲线，用于校准几何模型。其次，采集风力机叶片历史运行中的应力值，分析当前的损伤情况，以初步评估是否还有剩余疲劳寿命。通过利用历史运行数据构建故障预测模型，实现故障概率的预测。通过故障预测模型对当前时刻的运行数据进行故障预测，并分析环境数据对疲劳寿命的影响。最后，通过综合分析损伤情况、故障概率和环境影响，计算出剩余疲劳寿命，并进行状态判断，发出安全或危险预警。

本发明授权一种风力机叶片疲劳寿命预测平台及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种风力机叶片疲劳寿命预测平台，其特征在于，包括： 有限元分析模块，用于依据设计参数构建风力机叶片的几何模型和实验试件，对实验试件进行疲劳性能试验，以获取不同应力下的极限疲劳循环次数，并绘制S-N曲线，对几何模型进行有限元分析，基于S-N曲线校准几何模型； 疲劳损伤分析模块，用于采集风力机叶片在历史运行中的应力值，通过有限元分析获取风力机叶片在历史运行中的应力值下的疲劳循环次数，根据疲劳循环次数分析在当前时刻的损伤情况； 故障概率模型构建模块，用于获取风电机叶片的历史运行数据，通过专家评分法赋予对应的故障概率，将风电机叶片的历史运行数据作为输入，对应的故障概率作为标签，基于机器学习模型构建故障预测模型； 实时故障分析模块，用于采集当前时刻风力机叶片的运行数据和所在位置的环境数据，将运行数据输入训练完成的故障预测模型中，获取当前时刻的故障概率，并分析当前环境数据对风力机叶片疲劳寿命的影响； 疲劳寿命预测模型，用于根据当前时刻风力机叶片的损伤情况、故障概率和环境数据对风力机叶片疲劳寿命的影响，分析当前时刻风力机叶片的剩余疲劳寿命，判断是否对当前时刻的剩余疲劳寿命发出预警； 对所述几何模型进行有限元分析具体包括： 依据风力机叶片的设计参数制作若干个风力机叶片的实验试件，对风力机叶片的实验试件进行疲劳性能试验，将叶片根部、叶片顶端和叶片中部设定为观测点，分别对每个实验模型的观测点施加不同的应力水平，记录观测点在每个应力水平下的极限疲劳循环次数和应力值，对极限疲劳循环次数和应力值进行拟合，以得到S-N曲线； 所述设计参数包括风力机叶片的几何数据和材料属性，依据风力机叶片的几何数据创建叶片的几何模型，输入材料属性，定义风力机叶片根部的边界条件为固定，确定网格类型，对几何模型观测点处施加载荷，进行疲劳分析并记录有限元分析输出观测点处的疲劳循环次数，将有限元分析输出的结果与S-N曲线进行比较，计算每个观测点S-N曲线中的疲劳寿命和有限元分析输出的极限疲劳循环次数的绝对差值，当绝对差值小于误差阈值时，则认为几何模型校准完成。

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