桂林理工大学申请基于超声波形与深度学习的铝合金构件内部应力预测方法专利，能实现铝合金厚板内部应力的高精度、鲁棒性预测_基础建设

桂林理工大学申请基于超声波形与深度学习的铝合金构件内部应力预测方法专利，能实现铝合金厚板内部应力的高精度、鲁棒性预测

创始人

2026-04-04 05:36:59

国家知识产权局信息显示，桂林理工大学;桂林航天工业学院;广西南南铝加工有限公司申请一项名为“基于超声波形与深度学习的铝合金构件内部应力预测方法”的专利，公开号CN121787278A，申请日期为2026年2月。

专利摘要显示，本发明公开了基于超声波形与深度学习的铝合金构件内部应力预测方法，属于无损检测与深度学习技术领域。该方法旨在解决传统超声应力检测依赖手工特征、精度有限，以及现有深度学习模型缺乏可解释性的问题。其技术方案包括：对采集的原始超声波形进行数据增强；将增强后的波形输入DAR‑Net模型，该模型依次通过一维卷积神经网络与门控循环单元提取局部及时序特征，利用注意力机制聚焦关键特征区域，并采用门控树突网络进行应力值回归预测；同时结合注意力热力图与SHAP方法对预测结果进行可解释性分析。本发明能实现铝合金厚板内部应力的高精度、鲁棒性预测，并保障预测过程的可靠性。

声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。

来源：市场资讯

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