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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利多相复合结构图像的载荷状态快速评估方法及设备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：CN114970240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210471459.4，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权多相复合结构图像的载荷状态快速评估方法及设备是由宁路源;王炜哲;蔡振威设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本多相复合结构图像的载荷状态快速评估方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多相复合结构图像的载荷状态快速评估方法及设备，所述方法包括以下步骤：获取多相复合结构的断面形貌图像，建立图像复原有限元分析模型，计算不同边界条件与几何特征下的载荷分布；构建弹性力学模型约束的生成对抗网络，并基于有限元分析模型获取的数据进行训练；基于训练好的生成对抗网络对待检测的多相复合结构的载荷状态进行评估。与现有技术相比，本发明具有预测精度好、效率高等优点。

本发明授权多相复合结构图像的载荷状态快速评估方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种多相复合结构图像的载荷状态快速评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多相复合结构的断面形貌图像，建立图像复原有限元分析模型，计算不同边界条件与几何特征下的载荷分布；构建弹性力学模型约束的生成对抗网络，并基于有限元分析模型获取的数据进行训练；基于训练好的生成对抗网络对待检测的多相复合结构的载荷状态进行评估，所述的方法具体包括以下步骤：S1：获取多相复合结构的断面形貌图像，构建图像库；S2：对图像库中的图像按不同相进行语义分割，获取语义分割结构图；S3：对语义分割后的图像进行边界识别和抗锯齿优化；S4：基于优化后的结构边界坐标建立图像复原有限元模型，在预定的工况参数下，计算结构的载荷分布；S5：建立用于拟合结构图像与载荷分布关系的弹性力学约束生成对抗网络模型；S6：将S2中获取的语义分割结构图作为模型输入和S4获取的载荷分布作为模型输出构建训练样本集；S7：基于训练样本集对生成对抗网络模型进行训练；S8：获取待检测的多相符合结构的断面形貌图像并基于S2进行预处理，送入训练好的生成对抗网络模型获取载荷状态，所述的步骤S5具体包括：基于pix2pix架构建立一种像素到像素转换的初始生成对抗网络：建立一种多层U形卷积神经网络作为生成对抗网络的生成器G，建立降采样卷积神经网络作为生成对抗网络的判别器D，所述的载荷分布为多相复合结构的应力分布、应变场，将多相复合结构的应力分布、应变场分别作为输出对生成对抗网络进行训练，所述的步骤S5具体包括：初始所述的生成对抗网络的损失函数，记为： 其中，训练G以最大化logDr,Gr损失，训练D以最小化logDr,s，Ee表示数学期望，λ是L1范数损失L1的系数，r是网络的输入，s为输出的真实参照，L1G记为：L1G＝Er,s[||s-Gr||1]当预测目标为应力分布时，s是有限元应力场σt；当预测目标是应变分布时，s是有限元应变场εt，引入考虑热膨胀的广义胡克定律，记为： 其中，E'＝E1-ν2，ν'＝ν1-ν，α'＝α1+ν，G＝E21+ν，E是弹性模量，ε11是x轴方向的弹性应变分量，ε22是y-轴方向的应变分量，ε12是x-y平面内的剪应变，ν代表泊松比，α是热膨胀系数，σ代表各轴向的应力分量，σ11为沿x轴方向的应力分量，σ22为y轴方向的应力分量，σ12为x-y平面内的剪应力，Tr代表室温，T0代表冷却初始温度；将各应力分量用应变分量表示，记为： 引入弹性力学连续性假设的变形协调条件，记为： 设步骤S2语义分割后的多相结构分布为xc，基于步骤S4中有限元模型计算的对应的应变分布设为εt，将三个应变分量组合成三维数组，记为： 其中，#代表切换层，表示εt是由εt,11,εt,22,按顺序堆叠而成的三维数组；生成器生成的应变数组记为：εm＝[εm,11#εm,22#εm,12]εt与εm均可等效为多通道图片A，设卷积核为多维数组C，三通道的二维卷积计算可表示为： 其中，ζ与ξ是感受野位置，k是通道数，*表示卷积，采用差分法计算应变图像的应变协调误差，任一像素点Pζ,ξ各方向的二阶偏导记为： 弹性力学连续性假设的变形协调条件可表示为： 引入自定义固定卷积核Cp，记为： 采用卷积操作便捷的计算应变场的应变协调误差LC，记为： 其中，f是像素边长尺寸修正系数，当预测目标为应变分布时，将有限元计算的应力载荷分布设为真实参照，基于应力分量计算应力-应变关系误差LH,12与LH,3，记为： 其中，LH,12与LH,3，分别用于约束轴向应变与剪切应变分量，LC，LH,12与LH,3同时用于约束生成器的权值优化，真实应变载荷分布的判别器D损失LS,D，记为：LS,D＝logDrc,εt,LC,t其中，rc为语义分割的结构图像，εt为与结构对应的真实应变分布，LC,t为真实应变分布的应变协调误差，生成器G生成的应变分布，其判别器损失LSG,D，记为：LSG,D＝log1-Drc,Grc,LC,m其中，LC,m是合成应变分布的应变协调误差；判别器损失LD可记为： 其中，b是样本批次大小，当预测目标为应力分布时，将有限元计算的应变分布设为真实参照，基于考虑热膨胀的广义胡克定律计算应力-应变关系误差LH,12与LH,3，记为： 其中，LH,12与LH,3，分别用于约束轴向应力与剪切应力分量，LC，LH,12与LH,3同时用于约束生成器的权值优化，真实应变载荷分布的判别器D损失LS,D，记为：LS,D＝logDrc,σt,LC,t生成器G生成的应力分布，其判别器损失LSG,D，记为：LSG,D＝log1-Drc,Grc,LC,m其中，LC,m是合成应变分布的应变协调误差，应将生成的应力分布按考虑热膨胀的广义胡克定律计算为应变分布后，再基于应变协调误差采用卷积计算；判别器损失LD可记为： 生成器损失LG包含L1范数L1，及弹性力学约束的LC，LS,12与LS,3，记为： 因此，弹性力学约束的生成对抗网络总损失函数，记为： 其中，是弹性力学损失LE的系数矩阵，LE记为：LE＝[LC,m,LS,12,LS,3]T。

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