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龍圖騰網獲悉寧波日月電線電纜制造有限公司申請的專利基于強化學習的線纜彎曲疲勞壽命預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120260759B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510734030.3，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權基于強化學習的線纜彎曲疲勞壽命預測方法及系統是由應存世;張愛紅;錢澤豪;吳燕妃;何鋮設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于強化學習的線纜彎曲疲勞壽命預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于強化學習的線纜彎曲疲勞壽命預測方法及系統，涉及線纜壽命預測技術領域，包括：采集線纜測試樣本數據，計算應力分布場和應變分布場，構建應力強度因子計算模塊，計算裂紋擴展軌跡和速率，構建損傷演化張量作為狀態特征，基于深度Q學習算法訓練網絡并采用馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法量化不確定性，建立可信區間和預警閾值。

本發明授權基于強化學習的線纜彎曲疲勞壽命預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于強化學習的線纜彎曲疲勞壽命預測方法，其特征在于，包括： 采集線纜規格參數、應力應變數據及實際疲勞壽命數據的線纜彎曲疲勞壽命測試樣本數據，根據應力應變數據計算線纜應力分布場和應變分布場； 基于材料斷裂力學理論構建應力強度因子計算模塊，將應力分布場和應變分布場輸入應力強度因子計算模塊，計算線纜各應力監測點應力強度因子，建立疲勞裂紋擴展速率方程，計算線纜各監測點裂紋擴展軌跡和裂紋擴展速率，構建損傷演化張量作為狀態特征輸入深度強化學習網絡，包括： 將預先獲取的應力分布場和應變分布場輸入基于材料斷裂力學理論構建的應力強度因子計算模塊，建立應力分布場和應變分布場與裂紋尖端應力場的映射關系，分別計算線纜裂紋尖端極坐標系下的開裂型應力強度因子和滑開型應力強度因子； 根據開裂型應力強度因子和滑開型應力強度因子計算裂紋擴展方向角，將裂紋擴展方向角代入等效應力強度因子計算公式，得到線纜各應力監測點的應力強度因子； 建立包含材料常數項、應力強度因子幅值項、疲勞裂紋擴展門檻值修正項和斷裂韌性修正項的疲勞裂紋擴展速率方程，建立裂紋擴展速率與等效應力強度因子的定量關系； 將應力強度因子代入疲勞裂紋擴展速率方程，獲取線纜各監測點裂紋擴展速率，沿最大應力方向積分得到線纜各監測點裂紋擴展軌跡； 根據裂紋擴展軌跡確定裂紋尖端塑性區位置和范圍，計算塑性區施密特因子確定主滑移系，將主滑移系滑移方向和滑移面法向量通過張量積運算得到位錯滑移系方向張量；構建位錯密度張量與位錯滑移系方向張量進行張量乘積運算得到塑性區局部塑性應變張量； 計算位錯滑移帶密度分布，將位錯滑移帶密度與臨界位錯密度比值得到第一修正系數，局部塑性應變張量等效應變與參考應變比值得到第二修正系數，構建位錯滑移帶-局部應變關聯函數； 將位錯滑移帶-局部應變關聯函數與初始損傷張量進行張量乘積運算得到損傷修正項，與初始損傷張量二階空間導數項進行張量疊加運算得到損傷演化張量； 計算動作值函數對深度強化學習網絡迭代訓練，將實際疲勞壽命數據作為獎勵函數至損失函數收斂； 量化深度強化學習網絡輸出不確定性，建立可信區間劃分置信度等級，構建自適應預警閾值，當線纜疲勞壽命預測值小于對應置信度等級預警閾值時，輸出多維預警信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人寧波日月電線電纜制造有限公司，其通訊地址為：315136 浙江省寧波市鄞州區姜山鎮(蔡郎橋)麗橫路75號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。