申请/专利权人：安徽工程大学

申请日：2023-09-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117195734B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/0442;G06N3/084;G06F123/02;G06F119/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明公开了一种融合时间序列与太赫兹特征的热生长氧化层演变预测方法，属于涂层性能评估和预测领域，包括：对样品进行热循环试验，采集实验数据；根据实验数据，获得融合特征向量；基于长短时记忆网络算法构建热循环时间‑太赫兹特征‑氧化层厚度三者之间的初始映射演化预测模型；以所述融合特征向量作为输入，氧化层厚度数据作为输出，对所述初始映射演化预测模型进行训练，获得映射演化预测模型；通过所述映射演化预测模型预测未来热生长氧化层的演变情况。本方法能够准确预测热生长氧化层随时间的演变趋势，包括厚度的变化和特征的演变。

主权项：1.融合时间序列与太赫兹特征的热生长氧化层演变预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对样品进行热循环试验，采集氧化层厚度数据，并在热循环试验过程中进行太赫兹数据采集，对所述太赫兹数据进行分析和特征提取处理，获得太赫兹特征参数，基于太赫兹数据采集获得时间序列数据；将所述时间序列数据和太赫兹特征参数进行数据融合处理，获得融合特征向量；基于长短时记忆网络算法构建热循环时间-太赫兹特征-氧化层厚度三者之间的初始映射演化预测模型；以所述融合特征向量作为输入，氧化层厚度数据作为输出，对所述初始映射演化预测模型进行训练，获得映射演化预测模型；通过所述映射演化预测模型预测未来热生长氧化层的演变情况。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽工程大学 融合时间序列与太赫兹特征的热生长氧化层演变预测方法

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