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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利一种基于异构集成的不锈钢强韧性协同优化方法及系统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：CN120564884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511055144.1，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于异构集成的不锈钢强韧性协同优化方法及系统是由姬亚锋;周娟玉;蔡志辉;李国平;马世民设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构集成的不锈钢强韧性协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于钢铁材料设计技术领域，公开了一种基于异构集成的不锈钢强韧性协同优化方法及系统，方法包括：构建不锈钢成分、工艺参数和力学性能的数据库；根据数据库，建立堆叠异构集成模型；基于SHAP方法量化堆叠异构集成模型的输入变量对力学性能的贡献权重，识别关键因子，并设定多目标“强韧性协同优化指数”指导优化方向；根据SHAP分析筛选最优成分及工艺，通过真空熔炼、热轧和热处理制备试样，依据ASTM标准验证性能，确定最终优化方案；构建跨尺度数字孪生验证系统，实现合金成分‑工艺‑宏观性能的协同优化。本发明解决了传统试错法效率低、单一模型泛化能力不足的问题，为高性能不锈钢开发提供高效、可解释的智能优化方案。

本发明授权一种基于异构集成的不锈钢强韧性协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构集成的不锈钢强韧性协同优化方法，其特征在于，所述方法包括： 构建不锈钢成分、工艺参数和力学性能的数据库； 根据所述数据库，建立堆叠异构集成模型； 基于SHAP方法量化所述堆叠异构集成模型的输入变量对力学性能的贡献权重，识别关键因子，并设定多目标“强韧性协同优化指数”指导优化方向； 根据SHAP分析筛选最优成分及工艺，通过真空熔炼、热轧和热处理制备试样，依据ASTM标准验证性能，确定最终优化方案； 构建跨尺度数字孪生验证系统，实现合金成分-工艺-宏观性能的协同优化； 所述堆叠异构集成模型包括：基础模型层和元学习器层； 所述基础模型层包括：梯度提升机、随机森林、多层感知器、支持向量回归； 所述梯度提升机，用于拟合合金元素与屈服强度、抗拉强度的非线性梯度残差关系，捕捉固溶强化效应； 所述随机森林，用于通过排列重要性分析，捕捉Cr-Ni-Mo合金元素与固溶温度、时效时间工艺参数的高维非线性交互效应； 所述多层感知器，用于拟合Cr×Ni、Mo×固溶温度高维交互特征对晶界强度的协同影响； 所述支持向量回归，用于通过径向基核函数构建性能边界约束，筛选满足冲击韧性≥160J的关键特征组合； 所述元学习器层设计采用弹性网络回归ElasticNet整合基础模型层的输出，超参数通过贝叶斯优化确定，其中，所述梯度提升机的超参数包括：树深度5-10、学习率、决策树数量，所述随机森林的超参数包括：决策树数量100-300、最大深度8-16，均通过贝叶斯优化算法调整，采用五折交叉验证确保测试集决定系数R²0.95； 设定的多目标“强韧性协同优化指数”为： 其中，为性能约束因子，YS、UTS和AKV分别为屈服强度、抗拉强度和冲击韧性；、、分别为数据库中屈服强度、抗拉强度和冲击韧性的最大值；权重系数根据 不锈钢力学性能的工程需求设定，屈服强度、抗拉强度、冲击韧性的权重系数分别为0.4、 0.4、0.2。

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