本发明公开了一种镁系磁性形状记忆合金，通式为Mg2YZ，其中Y＝Ti或V，Z＝Al、Ga或In。本发明还公开了一种镁系磁性形状记忆合金结构和性质预测方法，基本过程包括：A.计算化学计量比体系的结合能，预判材料存在的可能性，确定初始立方奥氏体结构及磁性配置；B.通过四方变形研究可能的马氏体相变；C.计算弹性常数及声子谱，判断稳定性。本发明采用第一性原理计算法从原子尺度研究镁系合金材料的结构和性质，在深入理解所述合金的微观本质基础上，找到一种磁性形状记忆效应的轻质合金，具有成本低、周期短、重复性好、准确性高的优点。
📄 2018103185794
📂 G16C60_00
👤 南昌大学
📅 2018-04-10
本发明涉及一种基于Q&P工艺的碳配分理论计算方法，该方法主要讨论的是配分阶段的碳配分时间与温度之间的定量关系，该方法主要分为三步：计算碳从马氏体中向马氏体和奥氏体(M/A)界面处扩散所需的时间；计算马氏体相变完成的时间；计算碳从M/A界面处向奥氏体中的扩散，并最终均匀地分布在奥氏体中的时间。本发明可为Q&P工艺中碳配分温度和时间提供理论计算基础，为实际生产中Q&P工艺参数的设置提供一套完整的碳配分参数计算方法，降低生产过程工艺参数设置的盲目性，降低废品率。为Q&P钢在汽车上的应用作出理论贡献，有利于减轻车重，提高安全性，降低生产成本，节能减排。
📄 2017105389363
📂 G16C60_00
👤 山东建筑大学
📅 2017-07-04
本发明公开了一种基于深度学习的碳纤维增强水泥基材料的设计方法；利用微观结构深度神经网络评估不同参数对碳纤维增强水泥基材料微细观结构的影响；利用物理性能深度神经网络评估不同参数对碳纤维增强水泥基材料弯曲强度、导电性、导热性的影响；之后利用两个深度神经网络的权值，采用反向传播法计算材料的初始设计参数和已知性能的材料设计参数的差值；最后，依据差值计算待设计目标材料的设计参数。本发明能够快速、实时、准确设计符合要求的碳纤维增强水泥基材料，设计过程避免了实验室尝试性试验，从而提高碳纤维增强水泥基材料的设计效率和准确程度，能够保证碳纤维增强水泥基材料的性能。
📄 2020102175364
📂 G16C60_00
👤 长安大学
📅 2020-03-25
本申请涉及一种基于动态Kriging和DQN的弹性波超材料结构参数优化方法，该方法构建高精度的动态Kriging代理模型并融入到DQN优化算法框架中，训练好的DQN算法无需在设计空间中进行不必要的搜索，可以快速探索到弹性波超材料的近似最优结构参数；廉价、高精度的动态Kriging代理模型代替耗时的有限元分析过程对真实进行精确预测，并用于指导优化算法的搜索方向，实现优化方案求解。本申请的方法在保证弹性波超材料带宽优化要求的同时，提高了整个优化过程的优化效率，大大降低了计算成本。
📄 2024104150228
📂 G16C60_00
👤 长安大学
📅 2024-04-08
本发明公开了一种建筑室内降噪的高分子材料制备方法，涉及有机高分子材料制备技术领域，该方法包括：通过孔隙检测获得降噪高分子泡沫样品的孔隙率和孔隙连通率。若孔隙率和孔隙连通率均在阈值范围内，进一步进行孔隙分布解析，得到孔隙分布坐标，并将其分段处理。提取每段孔隙分布路径与邻近路径的夹角，结合起点和终点坐标，构建孔隙分布的四元数组。将四元数组输入折射次数预测网络，计算折射次数预测值。当预测值达到或超过阈值时，依据该样品的相关制备工艺调整高分子材料的制备过程。解决了现有高分子泡沫材料制备中缺乏量化评价标准和精细化工艺控制的技术问题，达到了提升降噪高分子泡沫材料制备精度和一致性的技术效果。
📄 202411752453X
📂 G16C60_00
👤 广东工业大学
📅 2024-12-02
本发明公开了基于机器学习的金属制品质量预测方法及系统，方法包括：采集金属制品生产数据、数据预处理、构建金属制品质量预测模型、模型性能提升和金属制品质量预测报告生成。本发明属于质量管理技术领域，具体是指基于机器学习的金属制品质量预测方法及系统，本方案采用分析质量预测问题，采用基于两阶段不平衡学习的质量预测模型，进行关键过程变量选择和质量不平衡预测优化，重视有缺陷产品被误归类的情况，通过迭代公式进行预测函数更新；采用进行模型微调，微调时冻结预训练模型下层，计算微调的目标损失，明确微调期间模型参数更新规则，通过注意力卷积神经网络将源域预训练模型的特征和权重转移到目标域。
📄 2024113431466
📂 G16C60_00
👤 龙岩学院
📅 2024-09-25
本发明涉及金属制品机械性能预测技术领域，提供一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法及系统，方法包括数据融合分析、材料本构性能预测、机械性能质量预测和性能检测评估；该方法通过引入结构演化改进因子与因果图嵌入强化学习模型，实现了从工艺参数到材料本构性能再到最终力学性能的全过程智能建模与因果推理，具备性能预测、成因解释与优化建议三重能力，显著提升复杂结构件的服役前评估与质量控制效率；通过构建“数据融合—材料建模—性能预测—检测评估”四模块一体化联动系统，实现了从原始数据到性能评估的全链条闭环式分析。
📄 2025109808233
📂 G16C60_00
👤 龙岩学院
📅 2025-07-16
本发明公开了基于大数据的光电材料溯源管理方法及系统，具体涉及光电材料生产全流程管理技术领域，用于解决现有批次管理方法因固定物理单元无法响应工艺参数耦合作用导致的材料性能离散化问题；通过获取全流程工序节点的工艺参数组合及材料性能检测结果，识别导致性能离散化的关键耦合工艺参数组合；根据下游规格要求确定基准允许波动范围阈值，结合历史失效数据生成的失效传导因子和实时参数序列的时变风险因子协同调整阈值获得动态允许波动范围阈值；拆解超动态阈值的子单元并与相同参数波动区间的跨批次子单元重组；验证重组批次内参数协同稳定性，实现材料单元从固定物理边界向动态性能边界转变，精准匹配下游规格要求。
📄 2025111165928
📂 G16C60_00
👤 龙岩学院
📅 2025-08-11
本发明涉及粉末涂料评估技术领域，公开了一种粉末涂料涂层的多维度性能智能评估的测试方法。该方法先对涂层样本进行多参数数据采集并去除异常数据，得到有效参数数据集；再根据参数物理属性和测试标准确定核心参数类型；接着依据核心参数的测试数据分布特征及不同环境下的变化率确定各核心参数的权重系数，在权重系数符合预设范围时，确定关键评估维度；然后将关键评估维度的测试数据标准化，得到标准化评估矩阵；最后基于该矩阵构建多维度性能评估模型。该方法通过多参数采集、数据处理及模型构建，实现对粉末涂料涂层性能的多维度智能评估，为涂层性能的全面考量提供了一种新的途径。
📄 2025113700448
📂 G16C60_00
👤 龙岩学院
📅 2025-09-24
本发明涉及新材料研发与人工智能交叉技术领域，尤其为一种基于人工智能的新材料性能预测方法及系统，方法先获取目标新材料的成分结构及微观组织多源异构数据，经预训练的多模态特征编码器完成跨模态特征对齐与融合，生成材料融合特征表示；将融合特征加载至物理知识增强的图神经网络模型，迭代更新生成富含物理语义的材料深度特征编码，通过多任务性能预测器并行得到多目标性能初始预测值并捕获模型认知不确定性。本发明基于不确定性完成可信度评估，对低置信度样本触发主动学习反馈机制迭代优化模型，有效提升新材料性能预测的精度与可靠性，可大幅缩短研发周期，降低研发试错成本。
📄 2026104074187
📂 G16C60_00
👤 龙岩学院
📅 2026-03-31
本发明公开一种氟硅酸钠生产优化计算方法，计算氟硅酸钠不同晶面的晶面能，选取晶面能最小晶面；对所述晶面能最小晶面，采用预设的电子密度的等值面进行表面静电势的绘制显示并计算能量；获取预设数量的杂质离子，计算所述杂质离子替换晶面能最小晶面中预设数量氟离子的能量，根据已计算的能量计算替换后的能量差并输出。本发明通过计算氟硅酸钠不同晶面的晶面能，选择晶面能最小的晶面为主导晶面并进行后续的计算。而后计算了杂质离子取代氟硅酸钠中氟离子的能量变化，通过计算结果展示了杂质离子与氟硅酸钠主导晶面的结合能，给出了杂质离子杂质对晶面能、晶体生长的能量变化情况，根据该能量可以准确判断杂质对氟硅酸钠生产的影响。
📄 2026105607460
📂 G16C60_00
👤 龙岩学院
📅 2026-04-27
本发明公开了一种基于微态理论的非均质材料参数反演方法，采用待检测非均质材料制作若干组含和不含孔洞的试样进行力学实验，在实验中采用数字图像相关法提取试样的实验数据；然后为待检测非均质材料的参数赋值，采用有限元仿真系统得到仿真数据；最后将实验数据以及仿真数据带入最小二乘目标函数，判断是否满足收敛条件，如果满足收敛条件，则输出有限元仿真时赋值的参数，作为最终得到的非均质材料参数，否则对参数进行优化，采用优化后的参数进行有限元仿真后再次计算最小二乘目标函数，判断是否满足收敛条件。本发明能够确保有效激活材料的尺寸效应，进而对其进行精确表征，可以高效地反求高保真反演材料参数。
📄 2023101174334
📂 G16C60_00
👤 浙江工业大学
📅 2023-01-20
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台