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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于高通量表征与机器学习的核电用钢晶粒尺寸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：CN119887875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411915138.4，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权一种基于高通量表征与机器学习的核电用钢晶粒尺寸预测方法是由刘鑫刚;冯玉祥;牛浩哲;查俊;占子洋;程应许设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高通量表征与机器学习的核电用钢晶粒尺寸预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于高通量表征与机器学习的核电用钢晶粒尺寸预测方法，涉及材料晶粒尺寸分析及预测技术领域，通过高通量表征技术一次性获取大量核电用奥氏体不锈钢在不同热变形与热处理条件下的多变量复杂参数组合，结合EBSD大面积拼接技术获取高精度的晶粒尺寸信息，利用WOA‑XGBoost机器学习算法建立可靠的实验数据库，实现对大尺寸试样晶粒尺寸的准确预测。这种方法不仅提高了数据采集效率，还显著降低了研究与生产成本，同时优化了工艺参数，提升了材料性能和质量。此外，该发明还促进了智能制造技术的发展，推动了材料研发和生产过程的智能化和自动化，有助于实现可持续发展的目标。

本发明授权一种基于高通量表征与机器学习的核电用钢晶粒尺寸预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高通量表征与机器学习的核电用钢晶粒尺寸预测方法，其特征在于，包括： 制备核电用奥氏体不锈钢实验所需试样； 对试样进行若干组热变形和热处理实验，对热变形和热处理之后的试样进行高通量表征，得到试样的电子背散射衍射EBSD大面积拼接图像； 将电子背散射衍射EBSD大面积拼接图像分割为多个子图像，每张子图像内包含至少一个晶粒； 以试样芯部为中心轴建立平面直角坐标系，统计每个子图像中心点坐标以及子图像内平均晶粒尺寸，将获得平均晶粒尺寸赋值在中心坐标上构建各区域晶粒尺寸数据集； 对试样进行热压缩实验模拟，提取模拟后各中心坐标对应的应变值构建应变数据集； 结合各区域晶粒尺寸数据集和应变数据集共同构建核电用奥氏体不锈钢各点位工艺参数与固溶后晶粒尺寸数据集； 构建基于机器学习的奥氏体不锈钢晶粒尺寸预测模型，利用核电用奥氏体不锈钢各点位工艺参数与固溶后晶粒尺寸数据集对所述预测模型进行训练； 利用训练好的预测模型进行奥氏体不锈钢晶粒尺寸预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人燕山大学，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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