山东大学王继来获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于机器学习的激光增材制造应力变形预测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：CN121189203B 。
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：202511755663.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的激光增材制造应力变形预测方法及系统是由王继来;冉志宽;刘宝键;周庆军;郭宁;潘宇设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的激光增材制造应力变形预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于金属增材制造技术领域，公开了一种基于机器学习的激光增材制造应力变形预测方法及系统，包括构建机器学习代理模型，建立简化温度场参数、结构特征与固有应变之间的非线性映射关系；构建残余应力预测网络，通过动态自调式张量编码层对固有应变张量进行结构化编码，基于编码后的固有应变张量，建立从固有应变到残余应力的映射关系；对大型构件进行几何拓扑自适应分区，预测各子区域固有应变，并通过应变场梯度融合算法进行各个子区域应变场的连续融合；利用融合后的应变场进行整体构件的残余应力预测，并通过实验数据对预测结果进行验证与校正。本发明解决了传统数值模拟方法计算效率低、预测精度不足、缺乏通用性的问题。
本发明授权基于机器学习的激光增材制造应力变形预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的激光增材制造应力变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建机器学习代理模型，建立简化温度场参数、结构特征与固有应变之间的非线性映射关系； 构建基于固有应变张量编码的残余应力预测网络，通过动态自调式张量编码层对固有应变张量进行结构化编码，基于编码后的固有应变张量，建立从固有应变到残余应力的映射关系； 对大型构件进行几何拓扑自适应分区，分别预测各子区域固有应变，并通过应变场梯度融合算法进行各个子区域应变场的连续融合； 利用融合后的应变场进行整体构件的残余应力预测，并通过实验数据对预测结果进行验证与校正，形成闭环优化系统； 所述机器学习代理模型采用多层感知器回归模型，输入为温度场参数和结构类型编码，输出为各沉积层的固有应变值； 所述动态自调式张量编码层通过对称权重矩阵和反对称权重矩阵实现应变张量的双线性编码，并引入对称性正则项保持物理约束。
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