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龙图腾网获悉江西豪邦实业有限公司申请的专利一种基于云计算的防水涂料配方优化方法及系统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：CN119479951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510070013.4，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于云计算的防水涂料配方优化方法及系统是由付方伟设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的防水涂料配方优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的防水涂料配方优化方法及系统，涉及涂料配方优化技术领域。一种基于云计算的防水涂料配方优化系统，包括有：数据采集与管理模块、数据模型构建模块、配方性能优化模块、配方性价比优化模块、新配方验证模块、数据记录与循环优化模块。本发明通过构建性能数据模型和环境数据模型，将防水涂料的性能范围指标与使用环境适应性相结合；设计了正向优化通道和逆向优化通道，分别针对现有配方性能提升和目标环境需求适配开展优化；通过结合性能评估模型和优化算法，实现了配方参数的高效搜索与更新，大幅提高了配方优化效率。

本发明授权一种基于云计算的防水涂料配方优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的防水涂料配方优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，数据采集与管理：采集与防水涂料相关的数据，并对相关数据进行预处理及数据管理，所述数据包括每种防水涂料的性能信息、原材料信息和历史配方信息，其中，所述原材料信息包括初始原材料和半成品原材料的性质信息及供应信息； 步骤S2，数据模型构建：根据每种防水涂料的性能信息构建性能数据模型，并根据防水涂料的使用环境构建多个环境数据模型，所述性能数据模型和环境数据模型分别作为性能评估模型的阳嵌合子单元和阴嵌合子单元，性能评估模型的输出为综合性能评分值； 所述数据模型包括： 性能数据模型：基于防水涂料的性能信息构建，定义防水涂料的各项性能范围指标并设定标准环境，利用以下公式进行描述：；其中表示第k项性能指标，分别为对应性能的最小值和最大值，为性能指标的总数，所述性能指标包括但不限于耐水性、附着力、抗紫外线性能和耐老化性； 性能数据模型还包括与性能范围相关联的可用环境集合：；其中表示第k项性能指标适用的环境集合，m为环境类型的总数； 环境数据模型：基于防水涂料的使用环境构建，定义环境模型为一组可调控的环境指标，根据常用环境设置分类，并为每一类环境设定可调控参数范围；环境数据模型描述如下：，其中表示第j类标准环境，为该环境下的第i项环境指标参数，每项参数具有调控范围：，其中分别为对应环境指标参数的最小值和最大值； 所述性能评估模型包括： 通过将性能数据模型和环境数据模型进行嵌合计算，评估防水涂料在特定环境下的综合性能，公式如下：；其中表示第i中防水材料在第j类环境下的综合性能评分，为第k项性能指标的权重，为用于评估性能指标在环境中匹配程度的函数，结合性能范围和环境适应性参数进行计算； 步骤S3，配方性能优化：构建配方优化模型，所述模型包括两个输入通道，其中，通道A用于输入防水涂料的现有配方进行正向优化，通道B用于输入防水涂料的目标使用环境进行逆向优化，所述配方优化模型在配方更新过程中通过性能评估模型对配方的性能进行评估，所述配方优化模型结合神经网络模型及粒子群算法进行优化训练； 所述配方优化模型的结构包括以下内容： A1.双输入通道模块： 通道A，用于输入防水涂料的现有配方数据，采用正向优化方法对配方成分比例进行优化调整，公式如下：，其中为现有配方成分比例向量，为正向优化参数，为优化后的配方成分比例； 通道B：用于输入目标使用环境数据，采用逆向优化方法根据环境需求生成适配的配方，公式如下：，其中为目标使用环境参数，为逆向优化参数，为环境适配的配方成分比例； A2.性能评估模块：通过嵌合性能数据模型和环境数据模型的性能评估模型，对通道A和通道B生成的配方进行性能评估，输出配方的综合性能评分，公式如下：，其中为嵌合性能评估函数，为综合性能评分； A3.优化核心模块：结合粒子群优化算法进行优化计算，通过模拟配方参数的粒子搜索空间，寻找性能与适应性最优的配方；结合神经网络模型，学习配方成分与性能指标的非线性映射关系； A4.多目标优化模块：通过优化目标函数，综合考虑性能与成本，生成最优配方，目标函数如下：，其中为配方的初始成本，为综合性能评分，为权重参数，用于调节成本与性能之间的权衡； A5.综合输出模块：输出优化后的配方结果，包括：正向优化结果，逆向优化结果，综合性能评分和多目标分析结果； 步骤S4，配方性价比优化：计算防水涂料的全生命周期价值，根据性价比优化配方，综合考虑使用初始原材料或半成品制作的原材料成本、生产设备成本、时间成本、人工成本、生产量及供应商选择； 步骤S5，新配方验证：使用独立于性能评估模型的验证模型对新配方进行评估与验证，以验证新配方的防水性能和适应性； 步骤S6，数据记录与循环优化：将配方性能优化过程中的输入数据、优化结果及验证数据记录至数据库，并基于数据的循环使用持续更新配方优化模型。

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