吉林大学王帅获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于虚拟试验场的液压挖掘机履带底盘动态性能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：CN121457037B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610009669.X，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于虚拟试验场的液压挖掘机履带底盘动态性能预测方法是由王帅;刘世博;张瑞丹;郭建波;马超洋设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于虚拟试验场的液压挖掘机履带底盘动态性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工程机械仿真技术领域，尤其涉及一种基于虚拟试验场的液压挖掘机履带底盘动态性能预测方法，首先，建立高精度的履带底盘虚拟样机模型与离散元地面模型；其次，以实测休止角为响应目标，确定显著性接触参数，利用GA‑BP神经网络进行显著性接触参数的最优求解，获得最优显著性接触参数组合；最后，以最优显著性接触参数构建虚拟试验环境中的离散元地面，将虚拟样机模型在离散元地面上进行运动实验，实时测量虚拟样机模型的动态性能。本发明显著提高了虚拟仿真的置信度，为复杂极限工况下底盘系统的动态性能预测与优化提供了高效、可靠的分析平台。
本发明授权基于虚拟试验场的液压挖掘机履带底盘动态性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟试验场的液压挖掘机履带底盘动态性能预测方法，其特征在于，包括： S1：建立挖掘机履带底盘的虚拟样机模型；确定挖掘机与所处的试验环境中的地面之间的接触参数，并测量地面的实际休止角； S2：从步骤S1得到的接触参数中筛选出对地面的休止角具有显著性影响的显著性接触参数；以实际休止角作为搜索优化目标，利用GA-BP神经网络确定最优显著性接触参数； 步骤S2中以实际休止角作为搜索优化目标，利用GA-BP神经网络确定最优显著性接触参数，此过程包括：建立以显著性接触参数为输入，休止角为输出的BP神经网络；将BP神经网络作为遗传算法的适应度函数，将实测休止角作为遗传算法的搜索优化目标，对显著性接触参数进行反推，确定显著性接触参数的最优解，得到最优显著性接触参数； S3：选择步骤S2确定的最优显著性接触参数构建虚拟试验环境中的离散元地面，再将步骤S1建立的虚拟样机模型在离散元地面上进行运动实验，实时测量虚拟样机模型的动态性能。
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