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龙图腾网获悉中国北方发动机研究所(天津)申请的专利连杆疲劳寿命评估方法、装置、电子设备及存储介质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：CN121189204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511756351.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权连杆疲劳寿命评估方法、装置、电子设备及存储介质是由蒲博闻;张丽强;王增全;梁永森;张利敏;江超;刘旭康设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本连杆疲劳寿命评估方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种连杆疲劳寿命评估方法、装置、电子设备及存储介质，获取多级载荷下的连杆疲劳寿命原始数据并构建结构化数据集，根据结构化数据集训练深度神经网络模型；根据训练后的网络模型对预设目标载荷范围内各载荷点的寿命不确定性进行预测，并选择寿命不确定性最大的载荷点进行疲劳试验，根据试验结果进行网络模型更新，得到优化后的S‑N曲线参数及寿命分布参数；基于实时载荷谱数据、优化后的S‑N曲线参数及寿命分布参数，通过寿命分布公式和损伤公式进行变幅载荷寿命计算，得到不同预设存活率下的实时疲劳寿命和损伤贡献度分布。本申请提高了连杆疲劳寿命评估的准确性，实现了不同存活率下疲劳寿命的精准预测与动态评估。

本发明授权连杆疲劳寿命评估方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种连杆疲劳寿命评估方法，其特征在于，包括： 获取多级载荷下的连杆疲劳寿命原始数据，通过将多级载荷幅值转换为应力参数并作标签标注后进行预处理，以得到结构化数据集，根据所述结构化数据集训练深度神经网络模型，以得到网络权重参数、S-N曲线参数及寿命分布参数，其中，通过所述网络权重参数更新所述深度神经网络模型； 根据训练后的网络模型对预设目标载荷范围内各载荷点的寿命不确定性进行预测，并选择寿命不确定性最大的载荷点进行疲劳试验，根据试验结果对训练后的网络模型进行更新，以得到优化后的S-N曲线参数及寿命分布参数； 基于实时载荷谱数据、优化后的S-N曲线参数及寿命分布参数，通过寿命分布公式和损伤公式进行变幅载荷寿命计算，以得到不同预设存活率下的实时疲劳寿命和损伤贡献度分布，包括： 实时获取连杆的载荷谱数据，所述载荷谱数据包含多个应力循环的应力幅、平均应力及对应循环次数； 以所述载荷谱数据、优化后的所述S-N曲线参数及优化后的所述寿命分布参数为输入，结合预设的基于Gerber方程的平均应力修正函数，计算得到各所述应力循环的单循环损伤； 根据各所述应力循环的所述单循环损伤及对应所述循环次数，通过Miner准则累积得到总损伤，所述总损伤为各所述应力循环的单循环损伤与循环次数的乘积之和； 基于所述总损伤和优化后的所述寿命分布参数，根据所述寿命分布公式，预测得到不同预设存活率下的所述实时疲劳寿命。

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中国北方发动机研究所(天津)，其通讯地址为：300400 天津市北辰区永进道96号；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”。

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