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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利基于多物理场耦合的燃料喷射器电磁阀可靠性预测方法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：CN120449590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510587932.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于多物理场耦合的燃料喷射器电磁阀可靠性预测方法是由刘振明;刘景斌;霍柏琦;陈萍;罗丽;聂涛设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多物理场耦合的燃料喷射器电磁阀可靠性预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了基于多物理场耦合的燃料喷射器电磁阀可靠性预测方法，涉及预测电磁阀可靠性的技术领域，包括采集实时运行数据和历史运行数据，并构建电磁阀的多物理场耦合模型，将历史运行数据依次输入该模型，并利用有限元分析方法对该模型进行求解，获得电磁阀的多物理场分布特性，在多物理场分布特性中提取历史可靠性参数，并为历史可靠性参数添加类别标签，将实时运行数据输入多物理场耦合模型，获得实时可靠性参数，将实时可靠性参数输入BI‑LSTM模型，输出预测结果。本申请结合了多物理场模型和机器学习模型，能够综合利用物理模型的机理优势和机器学习模型的数据驱动优势，从而更准确地对电磁阀的可靠性进行预测。

本发明授权基于多物理场耦合的燃料喷射器电磁阀可靠性预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多物理场耦合的燃料喷射器电磁阀可靠性预测方法，其特征在于，包括： 数据采集：采集电磁阀实时运行数据和同类型电磁阀的多组历史运行数据，构建电磁阀的多物理场耦合模型，所述运行数据包括电磁力数据、温度数据、流体压力数据、振动数据、工作电压和工作电流； 提取可靠性参数：将每组历史运行数据依次输入多物理场耦合模型，并利用有限元分析方法对所述多物理场耦合模型进行求解，获得电磁阀的多物理场分布特性，在所述多物理场分布特性中提取历史可靠性参数，并为历史可靠性参数添加类别标签，所述历史可靠性参数包括：电磁线圈的温度梯度、阀芯的应力集中系数、流体流动的压力脉冲幅值； 预测：将实时运行数据输入多物理场耦合模型，获取实时可靠性参数，采用机器学习算法构建BI-LSTM模型，采用历史可靠性参数和类别标签对BI-LSTM模型进行训练，获得训练后的BI-LSTM模型，将实时可靠性参数输入训练后的BI-LSTM模型，输出预测结果； 仿真：构建数字孪生模型，将多物理场耦合模型嵌入到数字孪生模型中，将历史运行数据按照采集时间先后顺序输入到数字孪生模型中，使数字孪生模型对电磁阀的退化过程进行仿真，获得电磁阀在不同时期的仿真退化数据； 仿真判断：获取仿真退化数据同一时刻下的真实退化数据，计算仿真退化数据与真实退化数据的差值，记为第一数据，判断第一数据是否大于预设差值阈值，若是，则对数字孪生模型进行修正，并基于修正后的数字孪生模型重新获取仿真退化数据；若否，则执行计算退化程度的步骤； 计算退化程度：获取当前时刻之前预设时长的运行数据，记为第二数据，将第二数据和实时运行数据按照采集时间的先后顺序输入数字孪生模型，获得预测退化数据，基于预测退化数据计算预测退化程度； 退化判断：判断预测退化程度是否大于预设退化程度阈值，若是，则发出退化告警信号；若否，则间隔预设时长后，重新执行本步骤； 更新模型：加大数字孪生模型中目标区域的网格密度，获得新的数字孪生模型，在新的数字孪生模型中提取新的多物理场耦合模型，并执行提取可靠性参数的步骤，目标区域是电磁阀中容易发生退化或对性能影响较大的关键部位。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军海军工程大学，其通讯地址为：430033 湖北省武汉市硚口区解放大道717号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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