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龙图腾网获悉四川凉山水洛河电力开发有限公司申请的专利一种水轮机叶片涂层结合力评估方法和装置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：CN121389906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511983398.X，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种水轮机叶片涂层结合力评估方法和装置是由宿玉扬;华超;邓梦莹;何文英设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水轮机叶片涂层结合力评估方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种水轮机叶片涂层结合力评估方法和装置，涉及水力发电技术领域。该方法包括：对待评估的水轮机叶片的涂层区域，同步采集多模态无损检测数据；将多模态无损检测数据输入至涂层结合力预测模型进行结合力预测和整合，得到涂层结合力空间分布图；将涂层结合力空间分布图输入至高保真数字孪生体进行耦合仿真和寿命分析，得到涂层剩余寿命分布图；将涂层结合力空间分布图和涂层剩余寿命分布图输入至智能维护决策模型进行决策生成，得到叶片维护决策；对涂层结合力空间分布图和涂层剩余寿命分布图进行可视化展示，并生成叶片涂层结合力评估报告。本申请解决了现有技术存在的评估精度低、信息维度单一以及评估与决策脱节的问题。

本发明授权一种水轮机叶片涂层结合力评估方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种水轮机叶片涂层结合力评估方法，其特征在于，所述方法包括： 对待评估的水轮机叶片的涂层区域，同步采集多模态无损检测数据；所述多模态无损检测数据包括宏观图像、微观图像、声发射信号以及热成像图谱； 将多模态无损检测数据输入至基于物理信息多模态融合算法预先训练的涂层结合力预测模型进行结合力预测和整合，得到涂层结合力空间分布图； 将涂层结合力空间分布图作为初始条件，输入至基于数字孪生技术预先构建的高保真数字孪生体进行耦合仿真和寿命分析，得到涂层剩余寿命分布图； 将涂层结合力空间分布图和涂层剩余寿命分布图输入至基于强化学习算法预先构建的智能维护决策模型进行决策生成，得到叶片维护决策； 使用高保真数字孪生体，对涂层结合力空间分布图和涂层剩余寿命分布图进行可视化展示，并结合叶片维护决策，生成叶片涂层结合力评估报告； 所述涂层结合力预测模型包括并联的图像特征提取分支和时序特征提取分支，以及依次连接的注意力融合模块、物理参数输出层和结合力预测层； 所述图像特征提取分支包括并联的基于ResNet-50算法构建的宏观图像特征提取器和基于EfficientNet-B0算法的微观图像特征提取器，以及全局平均池化层； 所述时序特征提取分支包括并联的基于MLP算法构建的声学时序特征提取器和基于3D-CNN算法的热成像时序特征提取器； 所述涂层结合力预测模型设置有结合物理信息和数据损失的总损失函数，所述总损失函数包括总物理损失函数和数据损失函数，所述总物理损失函数包括热传导物理损失函数、疲劳损伤物理损失函数以及物理一致性损失函数，公式为： 式中，为总损失函数；为数据损失函数；为总物理损失函数；,为总损失权重； 式中，为热传导物理损失函数；为疲劳损伤物理损失函数；为物理一致性损失函数；,,为总物理损失权重； 式中，为MSE函数；为根据物理参数输出层输出的界面热阻进行计算得到的预测表面温度响应曲线；为实测表面温度响应曲线； 式中，为声发射信号能量计算函数；为声发射信号能量；为应力因子映射到损伤空间的映射函数；为应力强度因子范围； 式中，为界面热阻；为微裂纹密度；为基础界面热阻；为损伤-热阻耦合系数； 所述智能维护决策模型基于PPO算法构建，且智能维护决策模型设置有智能体和经验回放池； 所述涂层结合力预测模型的构建方法，包括： 在实验室制备模拟不同工况的水轮机叶片的若干涂层试块，对每一涂层试块，采集样本多模态无损检测数据； 对每一涂层试块，进行破坏性测试和表面温度测试，得到对应的结合力真值标签和实测表面温度响应曲线，并添加至对应的样本多模态无损检测数据，得到样本数据集； 基于物理信息多模态融合算法，构建初始的涂层结合力预测模型； 基于总损失函数，使用量子增强型智能优化器，对初始的涂层结合力预测模型的超参数进行优化，得到最终的涂层结合力预测模型。

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