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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于卷积神经网络预测单向拉伸应力应变的微磁检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：CN120721251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511131027.9，技术领域涉及：G01L1/12；该发明授权基于卷积神经网络预测单向拉伸应力应变的微磁检测方法是由于志伟;刘义捷;张惊宙;李泓昊设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络预测单向拉伸应力应变的微磁检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于卷积神经网络预测单向拉伸应力应变的微磁检测方法，涉及微磁检测技术领域，包括将微磁传感器垂直贴于标准拉伸试件表面，在拉伸实验过程中，获取标准拉伸试件不同状态的微磁信号，同时测取对应时间下的应力应变数据；对微磁信号进行处理，得到各类微磁特征参量，通过对准力学标准拉伸实验和微磁信号的时间，合并微磁参量和应力应变状态，形成多微磁信号数据集；基于多微磁信号数据集，采用降低学习率和多段损失的策略，对一维卷积神经网络进行训练，进而预测结构相应的应力应变。因此，采用上述基于卷积神经网络预测单向拉伸应力应变的微磁检测方法，能够对受单向拉伸作用、包含弹性段和塑性段钢结构部件应力应变曲线的预测。

本发明授权基于卷积神经网络预测单向拉伸应力应变的微磁检测方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络预测单向拉伸应力应变的微磁检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将微磁传感器垂直贴于标准拉伸试件表面，在拉伸实验过程中，获取标准拉伸试件不同类别的微磁信号，同时通过万能实验机测取对应时间下的应力应变数据； 对微磁信号进行处理，得到各类微磁特征参量，通过对准力学标准拉伸实验和微磁信号的时间，合并微磁特征参量和应力应变状态，形成多微磁信号数据集； 基于多微磁信号数据集，采用降低学习率和多段损失的策略，对一维卷积神经网络进行训练，进而利用输入的微磁信号预测结构相应的应力应变； 微磁传感器由ABB六自由度机器人垂直布置于拉伸试件表面，且微磁传感器内U型磁轭采用与被测试件垂直的布置方式； U型磁轭内侧配置有霍尔元件和感应线圈；霍尔元件接受切向磁场信号；感应线圈接受巴克豪森噪声、增量磁导率和涡流信号； 一维卷积神经网络训练达到收敛的判断指标包括均方误差、拟合优度、均绝对百分比、相关系数和平均绝对百分比； 多段损失包括当迭代次数达到设置的总训练次数的0.8时，增加弹性段的损失。

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