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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利融合视觉与频域数据的客车车身疲劳寿命预测与分级预警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：CN121659037B 。

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：202610158125.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权融合视觉与频域数据的客车车身疲劳寿命预测与分级预警是由彭倩;陈添奕;王丙雨;江铭凯设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合视觉与频域数据的客车车身疲劳寿命预测与分级预警在说明书摘要公布了：本发明提供了融合视觉与频域数据的客车车身疲劳寿命预测与分级预警，其包括：同步采集车身振动时域信号与路面图像；将时域信号转换为功率谱密度曲线并提取频域特征，结合图像视觉特征联合识别路面等级；基于该曲线构建并动态校准数字孪生仿真模型；融合物理、频域、虚拟、视觉及知识数据，通过神经网络预测剩余疲劳寿命；基于功率谱密度曲线，通过米勒准则计算等效疲劳应力进行疲劳评价，并依据3准则计算最大准静态应力进行静强度评价；根据路面等级、疲劳损伤值与应力强度比，动态触发并管理监测、预警、紧急三级闭环预警。实现了工况精准感知、疲劳‑强度协同评价与多级动态预警，提升了客车车身安全监测的准确性与实用性。

本发明授权融合视觉与频域数据的客车车身疲劳寿命预测与分级预警在权利要求书中公布了：1.一种融合视觉与频域数据的客车车身疲劳寿命预测与预警方法，其特征在于，包括： 获取配置在客车上的数据采集组件所采集到的传感数据，得到物理实体数据，并在预设的存储模块中获取服务知识数据； 对传感数据中的时域信号进行预处理和转换处理，得到功率谱密度曲线，并从功率谱密度曲线中提取标准化频域特征参数，生成频域特征数据； 对传感数据中的路面图像进行预处理，基于预处理后的路面图像，计算纹理粗糙度综合值和坑洼综合值，并调用预训练好的SVM模型对纹理粗糙度综合值和坑洼综合值进行处理，生成视觉分类数据； 调用仿真模型构建模块对传感数据进行仿真处理，生成虚拟实体数据，并对物理实体数据、服务知识数据、频域特征数据、视觉分类数据、虚拟实体数据进行融合，得到五维孪生数据集； 根据米勒准则和3准则对五维孪生数据集进行失效评价处理，得到应力合理性判定结果、强度状态和最大准静态应力与屈服强度的比值； 根据五维孪生数据集，计算最终疲劳累积损伤值，并调用预训练好的BP神经网络模型对五维孪生数据集进行处理，生成最终的剩余疲劳寿命预测值，具体为： 将应力PSD曲线反向转换为应力时程信号，采用雨流计数法对该时程信号进行统计，提取输出X级应力水平、对应循环次数、应力循环谱； 基于五维孪生数据集内的材料S-N曲线，查询每级应力对应的疲劳寿命，并计算累积损伤值； 根据视觉-PSD联合识别的路面等级对累积损伤值进行加权调整，得到修正后的疲劳累积损伤值，基于修正后的疲劳累积损伤值得到路面加权后的最终疲劳累积损伤值，K为路面加权系数； 将所述五维孪生数据集输入至预训练好的BP神经网络模型中，得到剩余疲劳寿命预测值，并调用仿真模型构建模块的有限元模型，输入相同应力PSD曲线，计算虚拟场景下的剩余疲劳寿命； 当判断到时，最终的剩余疲劳寿命预测值，当判断到时，最终的剩余疲劳寿命预测值； 基于视觉分类数据中的路面等级、最终疲劳累积损伤值和最大准静态应力与屈服强度的比值，得到预警结果，并触发对应的预警机制。

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