买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东三牛机械集团股份有限公司申请的专利基于仿真模型的大型风机叶片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：CN121093717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511639365.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于仿真模型的大型风机叶片寿命预测方法是由翟荣芝;李镇;牛联刚;牛振豪;邱朝庆设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于仿真模型的大型风机叶片寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风机叶片寿命预测技术领域，公开了基于仿真模型的大型风机叶片寿命预测方法。该方法包括获取叶片的应力应变数据流与运行环境数据流，借助预设寿命约束指标解析应力应变数据流，得到叶片寿命分布特征；结合预测决策规则库与寿命适应度条件，整合寿命分布特征与运行环境数据流生成初步寿命预测方案，同时采用趋势分析技术预判叶片寿命分布特征与环境数据变化，得到预测寿命分布特征及预测环境数据；依据预测数据对初步方案优化校正，形成优化寿命预测方案，以此实现大型风机叶片寿命预测。该方法整合多源数据并结合趋势分析与方案优化，提升预测合理性与精准性，为叶片运维提供参考。

本发明授权基于仿真模型的大型风机叶片寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于仿真模型的大型风机叶片寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过获取大型风机叶片的应力应变数据流和运行环境数据流，利用预设寿命约束指标对所述应力应变数据流进行寿命特征解析得到叶片寿命分布特征； 结合预测决策规则库和寿命适应度条件将所述叶片寿命分布特征与所述运行环境数据流整合生成初步寿命预测方案，具体包括： 根据所述叶片寿命分布特征和所述运行环境数据流计算与所述预测决策规则库中每条规则的特征匹配度；基于特征匹配度对规则库进行动态加权排序，生成优先级规则序列；从优先级规则序列中提取高权重规则构成候选决策集；对候选决策集进行规则冲突检测和消解，形成一致决策框架；在一致决策框架下生成候选寿命预测策略；计算每个候选策略的适应度得分；筛选适应度得分满足寿命适应度条件的策略，组合成所述初步寿命预测方案； 所述预测决策规则库采用产生式规则表示法，每条规则由条件部分与结论部分构成，条件部分包含参考寿命分布特征模板和参考环境数据模式的匹配条件，结论部分对应具体的寿命预测策略； 所述寿命适应度条件针对不同型号、不同运行年限的叶片设置差异化的判断标准，使得初步预测方案能够匹配叶片的个体特性；所述寿命适应度条件设置基于风电场运维安全标准，寿命适应度条件包含剩余寿命下限约束与预测置信度上限要求； 采用趋势分析技术对所述叶片寿命分布特征和所述运行环境数据流进行趋势预测获得预测寿命分布特征和预测环境数据； 基于所述预测寿命分布特征和预测环境数据对所述初步寿命预测方案进行优化校正产生优化寿命预测方案，最终通过所述优化寿命预测方案实现大型风机叶片的寿命预测； 所述利用预设寿命约束指标对所述应力应变数据流进行寿命特征解析得到叶片寿命分布特征，包括：采集所述大型风机叶片的几何轮廓数据、材料成分数据及结构连接数据，整合形成叶片物理参数集合；根据所述叶片物理参数集合初始化叶片多物理场仿真模型，其中多物理场包括结构力学场和疲劳损伤场；对所述应力应变数据流进行时序对齐和量纲归一化处理，生成标准化应力应变序列；将所述标准化应力应变序列注入所述叶片多物理场仿真模型，通过耦合求解偏微分方程组输出叶片应力分布图谱；依据所述预设寿命约束指标，对所述叶片应力分布图谱进行裂纹萌生模拟和扩展轨迹计算，逐点评估寿命指标，最终合成所述叶片寿命分布特征。

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山东三牛机械集团股份有限公司，其通讯地址为：250200 山东省济南市章丘区相公庄街道东工业园；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。