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龙图腾网获悉大连交通大学申请的专利一种多级变幅加载模数双驱疲劳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：CN121479972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511806533.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种多级变幅加载模数双驱疲劳寿命预测方法是由唐毓晗;王悦东;张玲;吴逸飞;杨智学;王文兴;李昭然设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多级变幅加载模数双驱疲劳寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及结构疲劳寿命预测技术领域，具体为一种多级变幅加载模数双驱疲劳寿命预测方法，该方法包括：开展金属结构多级变幅加载单轴疲劳试验获取样本数据；构建物理模型提取物理特征向量，其以本征损伤耗散为核心，引入非线性表征项捕捉载荷顺序效应；构建含NGMM数据增强、语义与时序编码及Mamba‑Transformer协同架构的数据驱动模型，提取数据特征向量；通过全连接层维度统一、注意力机制动态融合及双项损失优化，输出融合预测值，预测金属结构疲劳寿命。本发明兼顾物理可解释性与数据非线性刻画能力，解决现有技术在结构多级变幅加载疲劳寿命预测方面预测精度欠佳的问题，跨材料与工况适配性强，预测精度与稳定性显著提升。

本发明授权一种多级变幅加载模数双驱疲劳寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多级变幅加载模数双驱疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 针对金属结构，开展多级变幅加载单轴疲劳试验，记录每一级加载应力、循环加载次数以及应力单独作用至结构疲劳失效的循环次数，将其作为样本数据； 构建物理模型，用于提取样本数据的物理特征向量； 所述物理模型表达式为： ； 其中，，为各级应力幅值，为各级应力的实际加载循环次数，为各级应力加载至疲劳失效的循环次数，为级应力水平加载条件下，表征材料强度退化性能的退化系数，其表达式为： ； 构建数据驱动模型，用于提取样本数据的数据特征向量； 所述构建数据驱动模型具体为： 对样本数据进行语义编码与时序编码，得到编码后的特征向量；建立Mamba-Transformer协同架构模型，将编码后的特征向量输入Mamba-Transformer协同架构模型进行特征提取，输出数据特征向量； 所述Mamba-Transformer协同架构模型进行特征提取具体为： 编码后的特征向量输入第一个Mamba模块，Mamba模块包括线性层、卷积层、状态空间和线性层，线性层对输入的向量进行维度变换与非线性映射，卷积层用于捕捉多级变幅加载中单级应力效应，状态空间用于处理长序列应力交互效应；线性层用于对状态空间特征进行最终变化；再通过残差连接保留原始输入特征，最后进行第一次Addamp;Norm处理；将经过第一个Mamba模块处理的特征向量输入多头注意力模块，输出后进行第二次Addamp;Norm处理，再输入进第二个Mamba模块，输出后进行第三次Addamp;Norm处理，得到数据特征向量； 通过神经高斯混合模型NGMM对样本数据进行数据增强，NGMM的训练停止条件为验证集重构误差连续5轮≤0.01，重构误差=真实样本与模型生成样本的寿命误差均值真实样本寿命误差均值，训练结束得到扩充后的数据集合，将扩充后的数据集合进行语义编码与时序编码； 通过特征融合与预测方法融合物理模型和数据驱动模型，输入样本数据，输出融合预测值作为疲劳寿命预测结果。

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