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龙图腾网获悉郑州轻工业大学申请的专利基于相场法和BP神经网络的机械结构剩余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：CN115292849B 。

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：202211001661.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于相场法和BP神经网络的机械结构剩余寿命预测方法是由谢贵重;贾杭奇;李浩;钟玉东;杜文辽;王良文;何文斌;邬昌军;孙春亚;李客;高艺源;王昊琪;李晓科;汪曙光;刘林设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相场法和BP神经网络的机械结构剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于相场法和BP神经网络的机械结构剩余寿命预测方法，首先，建立机械结构的物理模型，基于物理模型采用相场法构建出机械结构的相场断裂模型，并对模型进行裂纹扩展分析；其次，在机械结构中选取易于测量的观测点，获取在裂纹扩展过程中观测点处的应变值和相对应的结构剩余寿命值，组成应变和结构剩余寿命的数据集；然后，将得到的数据集输入到BP神经网络中进行训练，获得应变和结构剩余寿命之间的预测模型；最后，只用连续采集机械结构观测点处的应变值，并将应变值输入到训练好的网络预测模型中，就能够预测出机械结构的剩余寿命信息。本发明只需要获得观测点处相应的响应值就可以预测出机械结构的剩余寿命信息。

本发明授权基于相场法和BP神经网络的机械结构剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和相场法结合的机械结构剩余寿命的预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建机械结构的CAD模型，包括裂纹的位置、尺寸；利用超声波探测技术，获得机械结构的裂纹的位置、尺寸，借助于激光扫描仪获取机械结构形状、几何和位置信息，创建出高精度CAD模型，为构建相场断裂模型提供物理模型； S2：构建出机械结构的相场断裂模型； S3：在机械结构上面选择合适观测点并获取相应的样本数据； S4：构建神经网络模型预测机械结构的剩余寿命； 步骤S2具体为： S2.1：引入序参量来描述裂纹的损伤演化，裂纹从萌生、扩展到断裂是通过辅助损伤标量来表示，表示材料完好，表示材料完全断裂，引入连续光滑性函数来近似裂纹的扩展； S2.2：由断裂变分原理得机械结构的总能量泛函； S2.3：计算机械结构的弹性应变能； S2.4：由虚功原理计算机械结构的外力虚功和内力虚功； 步骤S4具体为： S4.1：构建神经网络模型；首先明确模型结构的输入层的数据和输出层的数据，而输入层的数据采用的是观测点的应变值数据，输出层的数据是机械结构的寿命值； S4.2：训练神经网络；应变值样本从输入层输入经过神经网络结构的传递计算出输出值，通过与期望值进行比较并获取其之间的误差，判断是否满足终止条件，不满足时，误差经过输出层到中间层再到输入层，进行反向传播并修改各层之间的权值和阈值，通过这样循环往复以其获得较小的误差并且还要满足迭代终止条件；迭代的终止条件是满足设定的训练精度，通过不断减小训练的误差，使得神经网络逐渐逼近目标函数，使其达到训练的目的即提高网络模型预测的精准度； S4.3：将相场法和BP神经网络相结合，实现机械结构的应变值和寿命值之间的函数关系并预测其寿命值；利用相场法对机械结构的裂纹扩展进行有效的跟踪，将机械结构中便于测量的观测点处的应变值和位移值的数据导出并保存下来； S4.4：将原始的数据集按照顺序排列并以每6个数据为一组样本，然后按照此方法依次进行处理，然后，构建出适合本数据集的BP神经网络模型结构，将处理后的数据按照7:3的比例划分为训练集和测试集，通过训练集的数据来不断优化和改进BP神经网络的相关系数以降低误差提高预测的精准度，测试集的数据来验证训练模型的性能，实现预测机械结构的剩余寿命。

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