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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種軸壓薄壁圓柱殼結構的屈曲載荷折減因子確定方法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：CN114896723B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21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：202210473875.8，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權一種軸壓薄壁圓柱殼結構的屈曲載荷折減因子確定方法是由焦鵬;陳志平;馬赫;繆好;歐海洋設計研發完成，并于2022-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種軸壓薄壁圓柱殼結構的屈曲載荷折減因子確定方法在說明書摘要公布了：本發明涉及航空航天、石油化工及核工程主承力薄壁構件的設計技術領域，公開了一種軸壓薄壁圓柱殼結構的屈曲載荷折減因子確定方法。通過引入探測位移載荷，獲得了不同設計輸入?結構響應參數組合下圓柱殼的探測支反力與徑向探測位移關系曲線，然后提取探測支反力?位移曲線上的波谷值，并基于人工神經網絡的機器學習模型可確定該波谷值為零時，所對應的圓柱殼軸壓屈曲載荷下限預測值，最后通過運算可確定該軸壓薄壁圓柱殼的屈曲載荷折減因子。本發明相較于已有方法，更高效便捷，物理意義更明確，確定出的屈曲載荷折減因子穩健有效；在確保設計安全的同時，更接近試驗結果，對工程中大型軸壓薄壁圓柱殼結構的輕量化設計具有重要的應用價值。

本發明授權一種軸壓薄壁圓柱殼結構的屈曲載荷折減因子確定方法在權利要求書中公布了：1.一種軸壓薄壁圓柱殼結構的屈曲載荷折減因子確定方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：在設計范圍內進行實驗設計，基于優化拉丁抽立方的方法對薄壁圓柱殼的結構特征參數、材料性能參數進行初始采樣；所述結構特征參數包括半徑R、長度L和厚度t，所述材料性能參數包括彈性模量E、泊松比v和屈服強度ReL；步驟2：每個物理量各選取一個樣本數據，形成一組設計輸入參數組合fR,L,t,E,v,ReL；步驟3：按照下述公式計算理想彈性圓柱殼的軸壓屈曲臨界載荷Ncrper： 步驟4：基于步驟2確定的設計輸入參數組合，采用非線性有限元分析的方法計算軸壓圓柱殼的結構響應；所述結構響應即為圓柱殼屈曲臨界載荷Ncr；步驟5：在圓柱殼頂部施加軸壓載荷N，所述軸壓載荷N應滿足：0.4Ncr≤NNcr；步驟6：將步驟5確定的軸壓載荷N添加到步驟2的設計輸入參數組合中，形成設計輸入-結構響應參數組合gR,L,t,E,v,ReL,N；步驟7：保持軸壓載荷N不變，在圓柱殼一半高度處對其外表面施加徑向位移載荷up進行擾動探測；步驟8：以無量綱的徑向擾動探測位移載荷upt為橫坐標，探測點處圓柱殼的支反力Fp為縱坐標，繪制出該N值下圓柱殼Fp-upt關系曲線；步驟9：提取該Fp-upt關系曲線上的波谷值Fpmin；步驟10：改變圓柱殼的結構特征參數、材料性能參數，并計算相應的圓柱殼屈曲臨界載荷Ncr，重復步驟2～步驟9，獲得不同設計輸入-結構響應參數組合下圓柱殼的Fpmin值；步驟11：將步驟10中圓柱殼不同的結構特征參數、材料性能參數以及軸壓載荷作為輸入變量，將圓柱殼Fp-upt關系曲線上的波谷值Fpmin作為輸出變量，構建基于人工神經網絡的機器學習模型；步驟12：反復訓練步驟11構建的機器學習模型，使之獲得輸入不同殼體結構特征參數、材料性能參數、軸壓載荷后，便能輸出不同Fpmin值的能力；步驟13：固定一組圓柱殼的結構特征和材料性能，采用二分法，不斷調整軸壓載荷N輸入值，利用步驟12訓練好的機器學習模型預測不同的Fpmin值，直到Fpmin等于或近似等于0，即可將此時所對應的軸壓載荷N值作為該圓柱殼經折減后的屈曲載荷值NKDF；步驟14：按照下述公式確定軸壓薄壁圓柱殼結構的屈曲載荷折減因子ρKDF：

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