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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种用于金属液态结构识别的金属熔体电阻率测试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：CN120409287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510863877.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种用于金属液态结构识别的金属熔体电阻率测试方法是由刘文朝;刘铁;王层;刘沿东设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于金属液态结构识别的金属熔体电阻率测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于金属液态结构识别的金属熔体电阻率测试方法，涉及电阻测量技术领域，包括：获取常规熔体分区与特征熔体分区的换算函数；对特征熔体分区形成神经网络模型；隐藏层由对流模拟模型和温度关联模拟模型构成；对对流模拟模型进行训练；对温度关联模拟模型进行训练；对对流模拟模型和温度关联模拟模型形成叠加算法机制；测量得到特征熔体分区的温度，通过叠加算法机制，得到熔体分区的温度；建立温度与电阻率的关系模型，基于温度与电阻率的关系模型，得到熔体分区的电阻率，对熔体分区的电阻取均值，得到金属熔体的电阻率。通过形成神经网络模型，根据温度与电阻率的关系，综合得到金属熔体的总体电阻率。

本发明授权一种用于金属液态结构识别的金属熔体电阻率测试方法在权利要求书中公布了：1.一种用于金属液态结构识别的金属熔体电阻率测试方法，其特征在于，包括： 对金属熔体所在的环境建立三维坐标系； 对金属熔体进行分块，得到至少一个熔体分区，将左上角最前侧的熔体分区作为特征熔体分区，将剩余的熔体分区作为常规熔体分区，获取常规熔体分区与特征熔体分区的换算函数； 对特征熔体分区形成神经网络模型，神经网络模型由输入层、隐藏层和输出层构成，输入层输入特征熔体分区表面温度和温度预测位置的坐标，输出层输出温度预测位置的温度； 隐藏层由对流模拟模型和温度关联模拟模型构成； 形成对流模拟模型，对流模拟模型包含aPQk+bQk；其中，a为第一训练系数，k为温度，b为第二训练系数，Qk为热运动函数，PQk为粘性阻碍函数； 获取用户训练的第一数据集，第一数据集由温度及温度导致的对流位移构成； 形成温度关联模拟模型，温度关联模拟模型为cLx，y，c为训练平衡系数，Lx，y为温度关联函数，x为特征熔体分区表面温度，y为温度预测位置到特征熔体分区的距离； 获取第二数据集，第二数据集由特征熔体分区表面温度、温度预测位置到特征熔体分区的距离和温度预测位置的样本温度构成； 对对流模拟模型和温度关联模拟模型形成叠加算法机制，叠加算法机制将特征熔体分区表面温度和温度预测位置的坐标转化为温度预测位置的温度； 测量得到特征熔体分区的温度，通过叠加算法机制，得到熔体分区的温度； 建立温度与电阻率的关系模型，基于温度与电阻率的关系模型，得到熔体分区的电阻率，对熔体分区的电阻取均值，得到金属熔体的电阻率。

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