恭喜中南大学宋佳楠获国家专利权
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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种喷墨打印薄膜传感器界面强度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:CN119989447B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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:202510472766.8,技术领域涉及:G06F30/10;该发明授权一种喷墨打印薄膜传感器界面强度优化方法及系统是由宋佳楠;黄佳;卢知来;张胜寒设计研发完成,并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种喷墨打印薄膜传感器界面强度优化方法及系统在说明书摘要公布了:本发明所提供的喷墨打印薄膜传感器界面强度优化方法及系统,是通过观测并获取多维度工艺类型下不同工艺参数的喷墨打印薄膜传感器的细观组织结构特征,将喷墨工艺参数矩阵和三维细观组织结构特征对LSTM神经网络进行训练,得到训练后的神经网络模型;通过预设细观力学模型和相场断裂模型,计算获取划头的载荷位移曲线,得到真实界面结合强度,引入真实界面结合强度,再次对训练后的神经网络模型进行训练,得到工艺参数‑细观结构‑界面结合强度耦合构效关系;结合遗传算法,在喷墨工艺参数矩阵中对应的工艺参数以优化当前界面结合强度。缩短了参数优化周期,降低了界面强度优化的成本,提高了优化效率。
本发明授权一种喷墨打印薄膜传感器界面强度优化方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种喷墨打印薄膜传感器界面强度优化方法,其特征在于,包括如下步骤: 提供多维度工艺类型下不同工艺参数的喷墨打印薄膜传感器; 观测并获取喷墨打印薄膜传感器的细观组织结构图谱,处理后提取喷墨打印薄膜传感器的三维细观组织结构特征; 以多维度工艺类型下不同工艺参数相互组合形成喷墨工艺参数矩阵作为输入变量,以所述喷墨工艺参数矩阵对应的三维细观组织结构特征作为目标,对LSTM神经网络进行训练,得到训练后的神经网络模型; 根据所述喷墨工艺参数矩阵对应的三维细观组织结构特征、预设的喷墨打印薄膜传感器细观力学模型以及相场断裂模型,计算获取划头的载荷位移曲线,根据所述划头的载荷位移曲线得到真实界面结合强度; 以所述喷墨工艺参数矩阵作为输入变量,以所述喷墨工艺参数矩阵对应的三维细观组织结构特征和所述界面结合强度为输出,对所述训练后的神经网络模型再次进行训练,以获取工艺参数-细观结构-界面结合强度耦合构效关系; 根据所述工艺参数-细观结构-界面结合强度耦合构效关系与遗传算法,在所述喷墨工艺参数矩阵中搜寻对应的工艺参数以优化当前界面结合强度; 所述工艺参数-细观结构-界面结合强度耦合构效关系具体为: 所述喷墨工艺参数矩阵与所述喷墨工艺参数矩阵对应的三维细观组织结构特征之间为映射关系; 所述喷墨工艺参数矩阵对应的三维细观组织结构特征和所述界面结合强度之间为幂函数关系,具体公式为: ; 其中,为界面结合强度,为三维细观组织结构特征,和为权重系数。
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