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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于RBF神经网络的环氧树脂固化峰值温度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：CN116341388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310445845.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于RBF神经网络的环氧树脂固化峰值温度预测方法是由王闯;李旭;朱卫宇;陈驰;张在秦;高青青;赵妮设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RBF神经网络的环氧树脂固化峰值温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RBF神经网络的环氧树脂固化峰值温度预测方法，包括建立环氧树脂复合材料固化仿真模型，采集环氧树脂复合材料固化温度，包括温箱温度和环氧树脂复合材料固化峰值温度，建立三层RBF神经网络，将采集的温度数据划分为训练集和测试集，将训练集中数据输入到三层RBF神经网络中进行训练，得到训练好的RBF神经网络，然后将测试集中数据输入到RBF神经网络中进行预测，得到预测的数据。采用本发明基于RBF神经网络的环氧树脂固化温度预测方法能够准确高效的预测出环氧树脂复合材料固化过程中的峰值温度。

本发明授权基于RBF神经网络的环氧树脂固化峰值温度预测方法在权利要求书中公布了：1.基于RBF神经网络的环氧树脂固化峰值温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立环氧树脂复合材料固化仿真模型，采集环氧树脂复合材料固化温度，包括温箱温度和环氧树脂复合材料固化峰值温度； 所述步骤1具体包括以下步骤： 步骤1.1，建立环氧树脂复合材料固化仿真模型； 步骤1.2，在模型中建立模拟环氧树脂复合材料固化时温箱温度变化的插值函数： 其中，t表示时间，f（t）表示温箱温度，h1表示温箱第一保温阶段的温度，h2表示温箱第二保温阶段的温度，k1表示初始阶段温箱的升温速率，k2表示第一保温阶段结束后温箱的升温速率，t1表示温箱第一保温阶段的保温时间，t2表示温箱第二保温阶段的保温时间，k3表示降温阶段温箱的降温速率，k3=1℃min； 步骤1.3，在温箱升温过程中，使用畴点探针探测环氧树脂内部以及金属和环氧树脂界面处的温度，温箱第一保温阶段，环氧树脂内部峰值温度为M 11，金属和环氧树脂界面处峰值温度为M 21，温箱第二保温阶段，环氧树脂内部峰值温度为M 12，金属和环氧树脂界面处峰值温度为M 22； 步骤2，建立三层RBF神经网络，将采集的温度数据划分为训练集和测试集，将训练集中数据输入到三层RBF神经网络中进行训练，得到训练好的RBF神经网络，然后将测试集中数据输入到RBF神经网络中进行预测，得到预测的数据。

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