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龙图腾网恭喜湖南工程学院申请的专利复合材料成型工艺的参数优化方法和装置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：CN119763744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510278110.2，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权复合材料成型工艺的参数优化方法和装置是由张宇轩;黄杰;孙豪;陈鹏安;肖洋设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本复合材料成型工艺的参数优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复合材料成型工艺的参数优化方法和装置，本发明涉及复合材料技术领域。包括以下步骤：获取已知力学特征参数的成品及其对应工艺参数，映射生成训练样本数据集。基于训练样本数据集建立神经预测网络，使用工艺参数作为输入，力学特征参数作为标签进行训练，得到力学特征预测模型。生成多个优化工艺参数组合，并预测其对应的力学特征参数值，建立适应度函数。通过遗传算法，筛选出适应度值最高的最优工艺参数组合。最后，基于工艺流程参数，如纤维的平均长度和固化时间，计算固化动力因子与反应因子，对最优工艺参数组合进行修正，完成参数优化。提升了产品的综合性能，降低了生产过程中的材料浪费。

本发明授权复合材料成型工艺的参数优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种复合材料成型工艺的参数优化方法，其特征在于，具体步骤包括：获取若干已知力学特征参数的复合材料成品，采集复合材料成品制造过程中对应的工艺参数，将得到的工艺参数与对应复合材料成品的力学特征参数一一映射，生成训练样本数据集，所述力学特征参数包括拉伸强度、弯曲强度和层间剪切强度，所述工艺参数包括纤维体积比例、树脂粘度和模具平均温度；基于训练样本数据集内的数据，建立神经预测网络，以训练样本数据集内的工艺参数作为模型的输入，并以对应的力学特征参数作为标签，对神经预测网络进行训练，得到力学特征预测模型；获取各工艺参数的取值范围，在取值范围内随机生成若干组优化工艺参数组合，将不同优化工艺参数组合输入完成训练的力学特征预测模型中，得到该组合对应的力学特征参数预测值，根据力学特征参数预测值建立适应度函数，所述优化工艺参数组合包括三个基因位，分别对应纤维体积比例、树脂粘度和模具平均温度；将一组优化工艺参数组合作为一个个体，组合内的工艺参数作为基因，基于适应度函数，通过遗传算法获得最优工艺参数组合，其中所述最优工艺参数组合为适应度函数值最高的优化工艺参数组合；获取工艺流程参数，基于得到的工艺流程参数计算得到固化动力因子和纤维分布因子，根据得到的固化动力因子和固化反应因子对最优工艺参数组合内的参数进行修正，得到工艺参数精确值，完成复合材料成型工艺的参数优化，所述工艺流程参数包括纤维的平均长度、纤维相对于树脂流动方向的夹角、树脂的注射流量、固化时间和环境湿度。

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