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龙图腾网获悉城资泰诺(山东)新材料科技有限公司申请的专利基于多尺度的碳纤维复合材料性能辅助预测方法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：CN119943232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510412277.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于多尺度的碳纤维复合材料性能辅助预测方法是由徐建雷;李文庆;尹相轻设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度的碳纤维复合材料性能辅助预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及材料性能辅助预测技术领域，揭露了一种基于多尺度的碳纤维复合材料性能辅助预测方法，所述方法包括：获取碳纤维复合材料的多尺度特征；对所述多尺度特征与所述碳纤维复合材料的性能指标进行相关性分析，以得到所述多尺度特征中的相关特征，其中，所述性能指标包括：目标性能指标和非目标性能指标；根据所述碳纤维复合材料的应用场景需求生成所述性能指标的约束条件；根据所述目标性能指标、所述非目标性能指标及预设的自适应惩罚函数生成碳纤维复合材料性能的目标函数；本发明加强了对碳纤维复合材料性能预测的实用性和可靠性。

本发明授权基于多尺度的碳纤维复合材料性能辅助预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度的碳纤维复合材料性能辅助预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取碳纤维复合材料的多尺度特征； S2：对所述多尺度特征与所述碳纤维复合材料的性能指标进行相关性分析，以得到所述多尺度特征中的相关特征，其中，所述性能指标包括：目标性能指标和非目标性能指标； S3：根据所述碳纤维复合材料的应用场景需求生成所述性能指标的约束条件； S4：根据所述目标性能指标、所述非目标性能指标及预设的自适应惩罚函数生成碳纤维复合材料性能的目标函数，其中，所述预设的自适应惩罚函数如下： 其中，表示所述自适应惩罚函数，表示基础惩罚因子，表示所有非目标性能指标中的最大违约量； 所述自适应惩罚函数的构建步骤如下： 步骤1：计算所有所述非目标性能指标的性能值与所对应的所述非目标性能指标的下限阈值的差值，若存在，则表示第个所述非目标性能指标的性能值存在违约量，根据所有所述差值的最小值，确定所有非目标性能指标中的最大违约量，其中，所述最大违约量的计算公式如下： 其中，表示所述非目标性能指标的索引，表示第个所述非目标性能指标的性能值，表示第个所述非目标性能指标的下限阈值，表示调节参数，表示所有非目标性能指标中的最大违约量； 步骤2：基于所述最大违约量和基础惩罚因子构建自适应惩罚函数； S5：在所述约束条件下，基于梯度下降算法对所述目标函数的参数集合进行优化，以得到所述目标函数的近似最小值，根据所述目标函数的近似最小值确定最优参数集合； S6：根据所述最优参数集合确定所述碳纤维复合材料的最优性能预测值，并根据所述最优参数集合对碳纤维复合材料进行合成。

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