买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种航空发动机结构表面缺陷智能表征与寿命评估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：CN121351497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511570380.7，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种航空发动机结构表面缺陷智能表征与寿命评估方法是由胡晓安;余成龙;杨秦政;腾雪峰;隋天校;李坚;刘奋成;聂祥樊设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机结构表面缺陷智能表征与寿命评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种航空发动机结构表面缺陷智能表征与寿命评估方法，涉及航空发动机结构健康管理技术领域。该方法通过多源传感技术融合采集缺陷数据并构建知识图谱；利用多分支深度学习模型实现缺陷类型的自动识别与关键几何特征的智能提取；基于群体缺陷数据的统计分布模型确定标准缺陷尺寸；通过训练的AI代理模型快速计算缺陷应力集中系数，实现不规则缺陷的力学等效；最终将等效缺陷植入部件数字孪生模型，动态仿真预测其演化路径与剩余寿命。本发明解决了表征依赖经验、分析环节孤立、评估静态保守的技术问题，实现了对发动机表面缺陷从精准数字化表征到个体化寿命预测的智能化处理，为发动机的视情维修与预测性健康管理提供了支持。

本发明授权一种航空发动机结构表面缺陷智能表征与寿命评估方法在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机结构表面缺陷智能表征与寿命评估方法，其特征在于，包括： 获取目标航空发动机表面的多模态缺陷数据； 通过融合多模态缺陷数据的上下文信息，构建目标航空发动机表面缺陷知识图谱；其中，所述多模态缺陷数据的上下文信息，包括缺陷所在的零部件型号、具体位置、材料牌号、服役历程和历史维护记录；所述目标航空发动机表面缺陷知识图谱的构建，包括，通过关系边将目标航空发动机表面缺陷的实体节点与部件实体节点、材料实体节点、工况实体节点相关联，构建互联互通的目标航空发动机表面缺陷知识图谱； 基于训练后的多分支深度卷积神经网络模型对多模态缺陷数据进行识别，得到航空发动机表面缺陷的几何特征参数； 基于航空发动机表面缺陷的几何特征参数通过训练好的AI代理模型，将目标航空发动机表面缺陷表征为与力学效应相同的标准当量裂纹；其中，所述AI代理模型是基于轻量级神经网络建立的从缺陷几何参数到理论应力集中系数Kt的快速映射模型； 基于标准当量裂纹和知识图谱，通过航空发动机部件的数字孪生模型，并结合航空发动机部件的实际载荷谱进行动态仿真，预测目标航空发动机表面缺陷的演化路径并评估剩余使用寿命； 所述预测目标航空发动机表面缺陷的演化路径并评估剩余使用寿命，具体包括： 基于SIMULIAAbaqus平台，通过耦合结构动力学、疲劳损伤力学和腐蚀演化物理，构建多物理场耦合性模型； 将标准当量裂纹植入所述多物理场耦合性模型，并基于断裂力学的疲劳裂纹扩展理论，通过Paris公式或Forman公式计算每个载荷循环下的裂纹扩展量； 当裂纹的扩展量达到临界裂纹尺寸时，得到裂纹的剩余寿命。

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南昌航空大学，其通讯地址为：330063 江西省南昌市丰和南大道696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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。