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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种碳纤维增强环氧树脂基固化体系的多目标优化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：CN116167238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310204203.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种碳纤维增强环氧树脂基固化体系的多目标优化方法是由张思;何超帅;王紫帆;陈赟;张建;曹雯静;吉时宇设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碳纤维增强环氧树脂基固化体系的多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种碳纤维增强环氧树脂基固化体系的多目标优化方法。该优化方法包括：生成样本集；构建数据集；数据集进行归一化处理；选择高斯模型参数及超参数初值；基于归一化数据集构建回归模型；利用回归模型进行预测并与实验样本对比；建立待优化变量全因子网状数据集；通过高斯过程回归模型进行回归预测，获得全因子预测数据集；选择合适权重因子，获得多目标最优性能，从而获得相对应最优工艺参数解。本发明通过高斯过程回归算法实现小样本数据集精准预测，相比全因子实验方法可有效减少百分之九十以上的实验数据量，有效平衡开发与探索；同时本发明可以对材料需求性能有针对性开发利用，实现对材料单个或者多个性能针对性增强优化。

本发明授权一种碳纤维增强环氧树脂基固化体系的多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种碳纤维增强环氧树脂基固化体系的多目标优化方法，其特征在于，所述优化方法包括： 步骤S1：根据固化工艺确定N个待优化变量的取值范围，N为正整数；所述待优化变量包括碳纤维百分比含量Cf、二次固化温度T、二次固化时间、硅烷偶联剂溶液浓度Si； 步骤S2：利用N个待优化变量的取值范围生成n组样本参数,形成样本集； 步骤S3：采用所述样本集中的所有样本参数对所述环氧树脂进行固化并测试其性能，得实测性能值，构建“所述样本参数与所述实测性能值”之间一一对应的数据集；所述实测性能值包括力学性能值、粘度值、断裂伸长率值拉伸模量值、压缩模量值中的一种或多种； 步骤S4：基于所述数据集对实测性能值数据进行归一化处理； 步骤S5：确定高斯过程回归GPR先验模型，选择核函数，确定超参数的初值； 步骤S6：基于归一化数据集构建回归模型； 步骤S7：利用回归模型进行预测并与实验样本对比，判断回归模型是否满足精度要求,如精度不满足要求，则重复步骤S5重新确定超参数初值； 步骤S8：对N个待优化变量的取值范围均等划分t水平，建立待优化变量全因子网状数据集； 步骤S9：通过高斯过程回归模型对待优化变量全因子网状数据集回归预测，获得全因子预测数据集； 步骤S10：选择合适权重因子，在全因子预测数据集取得多目标性能优化最优解，从而获得相对应最优工艺参数解。

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