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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解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：CN119047320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411176568.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法是由余萌晨;龙湘云;姜潮设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法，包括以下步骤：步骤1，根据V型缺口试件的几何特征进行自适应网格划分；步骤2，根据自适应网格获取V型缺口结构的高斯积分样本点；步骤3，对域内高斯样本点、边界高斯样本点、材料参数和外部载荷进行参数缩放；步骤4，构建预测两个方向上的位移分量的神经网络；步骤5，根据位移边界对神经网络进行改造，使得神经网络满足硬边界条件；步骤6，计算神经网络的损失函数；步骤7，利用调整好的神经网络预测裂纹尖端的位移场和应力场。本发明克服了缺口应力集中区域神经网络模型难以准确求解的问题，可直接预测不同缺口角度下的缺口尖端应力强度因子。

本发明授权一种基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法，其特征在于，所述基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法包括以下步骤：步骤1，根据V型缺口试件的几何特征进行自适应网格划分；步骤2，根据自适应网格获取V型缺口结构的高斯积分样本点；高斯积分样本点包括域内高斯样本点和边界高斯样本点；步骤3，对域内高斯样本点、边界高斯样本点、材料参数和外部载荷进行参数缩放；步骤4，构建预测两个方向上的位移分量的神经网络；步骤5，根据位移边界对神经网络进行改造，使得神经网络满足硬边界条件；步骤6，计算神经网络的损失函数；步骤7，利用调整好的神经网络预测裂纹尖端的位移场和应力场；在步骤5中，所述V型缺口结构的边界条件为： 其中，uX表示位移场，表示规定的位移，tX是牵引力，表示规定的牵引力；为Dirichlet边界，为Neumann边界；所述边界条件在在神经网络中实现，可表示如下： 其中，G1X和G2X分别表示边界位移数据在x向和y向上的平滑扩展，和表示两个相互独立的无边界条件约束的人工神经网络，f1X和f2X分别为考虑两个方向的位移边界特征的距离函数；当X在位移边界上时，f1X＝f2X＝0，满足位移边界条件；当X在V型缺口内部区域Ω内时，f1X和f2X为关于样本点X的多项式函数。

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