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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于材料工艺优化的智能孪生调控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：CN120595608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511095293.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于材料工艺优化的智能孪生调控方法及系统是由李利民;汪炀;周正阳;王鹏焜;王旭设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于材料工艺优化的智能孪生调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于材料工艺优化的智能孪生调控方法及系统。沿时间轴设置多节点调控机制，采集设备参数、工艺参数及环境参数并序列化为多维输入序列；同步获取材料的光谱特征与性能指标，构建光谱‑性能输出序列；基于Transformer架构建立多对多参数仿真模型，利用多头注意力机制解析参数间依赖关系；结合语义模型从文献中提取光谱‑效能数据集，对实时模拟参数进行预测分析与优化参数设定，最终通过预测结果与参数指导工艺调整，并形成闭环的反馈迭代优化仿真模型。本发明实现了材料工艺动态建模、精准预测与调控分析，显著提升工艺优化效率与材料性能预测精度，降低了研发试错成本。

本发明授权一种基于材料工艺优化的智能孪生调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于材料工艺优化的智能孪生调控方法，其特征在于，包括： S1：根据目标材料生产过程，基于时间维度设定多个调控节点，并记录制备设备参数、加工工艺参数与加工过程环境参数； S2：将制备设备参数、加工工艺参数与加工过程环境参数进行序列化，得到多维度的参数序列； S3：通过实验将测定目标材料的光谱特征数据与性能数据，对光谱特征数据与性能数据进行数据序列化，得到光谱序列与性能序列； S4：基于Transformer模型，建立多对多参数的仿真模型，以参数序列作为输入序列，光谱序列与性能序列作为输出序列进行多参数交互建模，通过多头注意力机制对输入与输出序列进行依赖关系分析与预测训练； S5：通过语义模型，以目标材料作为检索标签，从大数据文献中检索出内容数据，并提取出光谱‑效能数据集，将用户模拟序列或实时参数序列导入仿真模型进行光谱‑效能预测，结合光谱‑效能数据集进行预测结果的合理性评估，并得到谱效预测数据与工艺优化参数序列； S6：通过谱效预测数据与工艺优化参数序列对目标材料进行生产工艺优化，并基于实际优化的参数结果作为训练数据，动态优化仿真模型。

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