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[发明专利]一种结合DIC与应变计测试静载荷下岩石裂纹扩展韧度的方法-CN202310198170.4在审
发明人：周磊;陈剑星;马雷钧;朱哲明;邓泽;王蒙 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G01N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合DIC与应变计测试静载荷下岩石裂纹扩展韧度的方法，包括对裂纹岩石试样进行静载荷加载，随后利用数值图像处理系统(DIC)计算裂纹扩展路径中实时裂纹尖端的张开位移，根据裂纹尖端张开位移获取裂纹扩展速度，获得静载荷下岩石裂纹扩展过程的扩展韧度值，利用扩展韧度值对岩石裂纹扩展过程进行评价。本发明通过利用工业相机与应变计同时测量裂纹起裂时间，精确确定岩石裂纹的起裂时间，为后续裂纹扩展速度的确定与裂纹扩展韧度的计算提供更好的实验数据基础，利用裂纹起裂韧度与裂纹扩展韧度对裂纹岩石的强度进行评价，从而达到裂纹扩展速度数据作进一步成果应用处理，能够对岩石试样的裂纹全扩展过程进行评估。
一种结合 dic 应变测试载荷岩石裂纹扩展韧度方法

[发明专利]一种基于裂纹扩展的CT试件寿命预测方法-CN202210688212.8在审
发明人：张宏;刘永杰;王清远 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于裂纹扩展的CT试件寿命预测方法，该方法包括建立数值模型，设置初始裂纹长度和裂纹临界最终长度，并划分裂纹尖端网格；计算裂纹扩展过程中裂纹尖端节点的扩展距离和扩展角；根据裂纹尖端节点的扩展距离和扩展角更新数值模型，并确定裂纹尖端节点数量；对所有裂纹尖端节点的扩展距离进行加权平均光滑处理，得到裂纹扩展长度；判断裂纹扩展长度是否小于裂纹临界最终长度；当裂纹扩展长度达到裂纹临界最终长度时根据裂纹扩展长度和裂纹扩展过程的循环周次计算损伤容限系数
一种基于裂纹扩展 ct 寿命预测方法

[发明专利]一种涂层微裂纹动态扩展及自修复效果的测试方法-CN201811489448.9在审
发明人：靳亮;王德;王海波;王耀辉;倪志辉 -专利权人：内蒙合成化工研究所
申请日： 2018-12-06 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G01N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种涂层微裂纹动态扩展及自修复效果的测试方法，测试过程为包括自修复涂层加载试样制备、安装自修复涂层裂纹扩展及自修复效果测试系统、加载模拟自修复涂层表面微裂纹准静态扩展及自修复过程、涂层表面微裂纹准静态扩展及自修复过程分析本发明将原位拉伸/压缩试验平台置于扫描电子显微镜腔体中，对测试试样加载，通过扫描电子显微镜观测、加载过程可随时停止/重启，便于对微裂纹扩展过程进行控制，同时能实时记录加载过程试样受力情况。本发明可实现对自修复涂层微裂纹扩展、微胶囊破裂、修复剂释放和填充裂纹等过程的动态模拟、观测，以及裂纹扩展最小应力、微胶囊破碎率、微裂纹修复宽度的表征。
自修复微裂纹加载动态扩展涂层表面微胶囊准静态扫描电子显微镜观测扫描电子显微镜效果测试系统对测试试样测试测试过程动态模拟过程分析过程试样加载模拟裂纹扩展实时记录试样制备涂层裂纹压缩试验原位拉伸破碎率修复剂腔体受力重启填充观测破裂修复释放

[发明专利]应用于岩石材料I型裂纹起裂和扩展过程微观分析方法-CN201710969928.4在审
发明人：沈才华;谢飞;李雪松;陈达 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-10-18 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于岩石材料I型裂纹起裂和扩展过程微观分析方法，该方法包括以下步骤(1)建立SiO2裂纹起裂的微观模型；(2)设置工况，模拟分析裂纹扩展过程，计算裂纹一端区域的平均应力及裂纹总长度；(3)计算裂纹应力强度因子；(4)计算起裂裂纹驱动力；(5)建立微观裂纹扩展平均速率的计算方法；(6)分析不同条件对裂纹起裂和扩展过程的影响规律。本发明的优点是首次提出采用分子动力学模拟岩石材料微裂纹起裂和扩展的过程，建立了微观分子动力学模拟下应力强度因子的计算方法及微观模拟中裂纹扩展速率的计算方法，为深入分析岩石脆裂蠕变等微裂纹扩展全过程及其机理研究提供了理论基础
应用于岩石材料裂纹扩展过程微观分析方法

[发明专利]一种带缺陷构件寿命预测方法-CN202210993798.9在审
发明人：张宏;刘永杰;王清远 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种带缺陷构件寿命预测方法，包括计算缺陷处应力；建立数值模型，设置初始裂纹长度和裂纹临界最终长度，并划分裂纹尖端网格；计算裂纹扩展过程中裂纹尖端每个节点的扩展角和局部扩展位移；更新数值模型，并确定裂纹尖端节点数量；对所有裂纹尖端节点的扩展距离进行加权平均光滑处理，得到裂纹扩展长度；判断裂纹扩展长度是否小于裂纹临界最终长度；当裂纹扩展长度达到裂纹临界最终长度时根据裂纹扩展长度和裂纹扩展过程的循环周次构建裂纹扩展位移与循环周次函数关系；根据裂纹扩展位移与循环周次函数关系预测带缺陷构件寿命。
一种缺陷构件寿命预测方法

[发明专利]一种基于层级动态贝叶斯网络的大型钢桥面板疲劳裂纹时空扩展建模方法-CN202211618354.3在审
发明人：徐阳;李惠;陈家辉 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于层级动态贝叶斯网络的大型钢桥面板疲劳裂纹时空扩展建模方法，本发明通过基于动态贝叶斯网络和断裂力学，进行单条疲劳裂纹扩展建模；基于层级网络模型对多条裂纹扩展过程的相关性进行建模，将单条疲劳裂纹扩展模型扩展为多裂纹相对于传统断裂力学Paris方程裂纹扩展预测方法，本发明考虑了不同疲劳裂纹扩展过程在几何参数、材料参数和初始裂纹尺寸方面的相关性；本发明基于层级模型有效建立了多裂纹扩展过程之间的相关性，实现了对多裂纹检测数据的综合利用
一种基于层级动态贝叶斯网络型钢桥面疲劳裂纹时空扩展建模方法

[发明专利]一种基于DIC的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法-CN202111160148.8在审
发明人：程斌;李得睿;向升 -专利权人：江苏纹动测控科技有限公司;上海交通大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明提供一种基于DIC的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法，包括：采集一组记录钢结构疲劳裂纹扩展形态变化过程的数字图像序列；对所述数字图像序列进行图像处理，获得具备拓扑结构的裂纹扩展位移场；对所述裂纹扩展位移场进行裂纹扩展形态提取，还原钢结构疲劳裂纹的动态扩展过程。相对于传统人工定性目测法，本发明能够定量测得钢结构疲劳裂纹的扩展形态，实现高精度、智能化的疲劳裂纹实时监测，可节省人力和物力，提升疲劳裂纹测量的效率与精度。
一种基于 dic 钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法

[发明专利]机械视觉疲劳裂纹扩展试验裂纹长度动态测量方法-CN201210140590.9有效
发明人：高红俐;齐子诚;吴丽华;王建淼;邵新阳 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2012-05-08 - 公布日： 2012-09-26 - 主分类号： G01B11/02 文献下载
摘要：一种基于机械视觉技术的疲劳裂纹扩展试验裂纹长度动态测量方法，步骤如下：步骤1：机械视觉裂纹测量系统标定；步骤2：开始疲劳试验，在正弦交变载荷的作用下，带有预制裂纹的试件开始沿预制裂纹方向产生疲劳裂纹并扩展；步骤3：采集裂纹图像，此处疲劳裂纹扩展试验有两种图像采集模式，采集试件单面图像或采集试件双面图像；步骤4：对所采集图像进行增强处理；步骤5：通过图像分析、裂纹识别的方法识别出裂纹主干位置，包括裂纹顶点和裂纹扩展方向；步骤6：计算实际裂纹扩展长度和计算裂纹长度。本发明简化过程、降低劳动量、可直观精确地观测记录裂纹扩展过程、精确测量国际标准规定的计算裂纹长度、测量精度高、系统抗干扰性好。
机械视觉疲劳裂纹扩展试验长度动态测量方法

[发明专利]基于指数增量裂纹扩展系数的多裂纹扩展预测方法-CN201910422689.X有效
发明人：袁慎芳;陈健;邱雷;王卉;金鑫 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于指数增量裂纹扩展系数的多裂纹扩展预测方法，提出了一种指数增量裂纹扩展系数用于表征单个结构中各个裂纹分量的扩展状态；该裂纹扩展系数为属于[0,1]区间的标量，将其与每个裂纹的裂纹扩展速率相乘，从而对裂纹扩展速率加权。对于初始未萌生的裂纹，该裂纹扩展系数初始值为0。随着结构疲劳损伤累积，该裂纹扩展系数以服从指数概率分布的增量进行转移，直至最大值1。在结构服役过程中，通过主动导波结构健康监测‑粒子滤波方法对各个裂纹的裂纹扩展系数进行实时在线估计，获得各个裂纹的扩展状态，进而实现结构多裂纹扩展预测。本发明可以有效地实现结构中裂纹扩展状态表征，在结构多裂纹扩展预测方面具有重要的应用前景。
基于指数增量裂纹扩展系数预测方法

[发明专利]一种基于不确定微分方程的疲劳裂纹扩展建模方法-CN202110471533.8有效
发明人：李晓阳;陶昭 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于不确定微分方程的疲劳裂纹扩展建模方法，针对考虑裂纹闭合和高载迟滞效应的裂纹扩展过程，首先，基于不确定理论量化物理属性、外界因素、时间维度和阈值四个方面的认知不确定性，构建出基于不确定微分方程的疲劳裂纹扩展模型；接着，通过统计分析确定模型参数；然后，推导出确信可靠度函数来评估确信可靠度；最后，预测裂纹扩展过程和疲劳寿命。本发明提供的上述基于不确定微分方程的疲劳裂纹扩展建模方法，给出了合理量化疲劳裂纹扩展实验中的认知不确定性的一种选择，使得对疲劳规律的认识更准确，并基于不确定微分方程描述裂纹扩展过程，有助于提高裂纹扩展和疲劳寿命预测的准确性
一种基于不确定微分方程疲劳裂纹扩展建模方法

[发明专利]一种基于数值模拟的铸造热裂纹扩展预测方法-CN201910402617.9在审
发明人：廖敦明;滕子浩;吴棣;唐玉龙 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明属于铸造数值模拟领域，并公开了一种基于数值模拟的铸造热裂纹扩展预测方法，其包括如下步骤：S1对待测铸件的凝固过程进行数值模拟以获取待测铸件的热应力场数据，根据热应力场数据及热裂判据确定热裂纹萌生位置；S2建立包含热裂纹萌生位置的子模型，并确定该子模型中热裂纹扩展的初始位置以及其对应的扩展子步，在热裂纹扩展的初始位置插入初始热裂纹以获得初始热裂纹形态；S3然后根据子模型进行热裂纹扩展的预测。本发明可准确预测铸造过程中热裂纹的萌生与扩展过程，为优化铸造工艺、改善热裂缺陷提供依据。
热裂纹数值模拟子模型预测铸造热应力场热裂铸件凝固过程铸造工艺铸造过程判据优化

[发明专利]一种基于多尺度疲劳损伤演化模型的疲劳寿命预测方法-CN202110782659.7在审
发明人：崔闯;周银龙;张清华;胡继丹;徐威;劳武略 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度疲劳损伤演化模型的疲劳寿命预测方法，该方法通过构建多尺度疲劳损伤演化模型，计算焊接接头的短裂纹形核周期和短裂纹扩展周期，以演化微观裂纹成核和扩展的过程，并结合长裂纹扩展周期得到宏观裂纹的演化过程，从而预测焊接接头裂纹的扩展速率和疲劳寿命，使得结果与实验数据更加相符，提高疲劳寿命预测的准确性。
一种基于尺度疲劳损伤演化模型寿命预测方法

[发明专利]一种基于人工神经元网络的疲劳裂纹扩展速率预测方法-CN201510802293.X有效
发明人：包章珉;张慰;姜珊;王强 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-11-19 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工神经元网络的疲劳裂纹扩展速率预测方法。本发明利用人工神经元网络对多元非线性映射关系出色的拟合能力，从实验数据中挖掘学习并最终描述疲劳载荷(应力强度因子和应力比)与相应的裂纹扩展速率之间的映射关系，并以此为基础建立疲劳裂纹扩展预测算法。疲劳裂纹扩展是一个高度非线性的过程，且应力比对疲劳裂纹扩展的影响也是非线性的,如附图所示。目前的经典理论是将疲劳裂纹扩展速率视为双对数坐标下的线性过程进行计算。使用人工神经元网络预测疲劳裂纹扩展速率既能拟合其高度非线性的特性，同时还能很好的描述应力比对疲劳裂纹扩展速率的影响。
一种基于人工神经元网络疲劳裂纹扩展速率预测方法

[发明专利]一种疲劳裂纹扩展寿命扩展有限元分析方法-CN202210916207.8在审
发明人：宁睿;杨金日;王媛媛;王钧;李柯润 -专利权人：西安航空制动科技有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种疲劳裂纹扩展寿命扩展有限元分析方法，包括如下步骤：建立三维实体模型、简化三维实体模型、求取疲劳裂纹尖端应力分布、求取疲劳裂纹扩展寿命。所述求取疲劳裂纹扩展寿命的过程包括测量金属结构件疲劳裂纹的长度、计算金属结构件疲劳裂纹尖端的临界等效应变能释放率、计算疲劳裂纹扩展寿命。本发明方法将虚拟裂纹闭合技术应用于扩展有限元方法中，达到无需预制指定裂纹扩展路径即可模拟裂纹扩展的目的，从而在裂纹尖端可以自动生成精细化网格，节省了建模所需要的时间，减少了工作量，提高了裂纹扩展寿命计算的准确度
一种疲劳裂纹扩展寿命有限元分析方法

[发明专利]一种基于机器学习的TiAl合金疲劳裂纹扩展寿命预测方法-CN202210886710.3在审
发明人：相恒高;刘旭;陈旸;祁志祥;陈光 -专利权人：南京理工大学;南京玖铸新材料研究院有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于机器学习的TiAl合金疲劳裂纹扩展寿命预测方法。本发明利用机器学习对非线性数据的出色拟合能力，从TiAl合金疲劳裂纹扩展试验中挖掘学习，获得有效应力强度因子与疲劳裂纹扩展速率间的映射关系，进而基于机器学习结果和线弹性断裂力学中疲劳裂纹扩展理论，将裂纹扩展速率转化为裂纹扩展寿命本发明能充分考虑TiAl合金疲劳裂纹扩展寿命预测过程中的非线性问题，避免了传统线性拟合对裂纹扩展寿命预测带来的计算误差，同时能减少计算成本，显著提高疲劳裂纹扩展寿命预测精度。
一种基于机器学习 tial 合金疲劳裂纹扩展寿命预测方法

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