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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于新旧沥青多次再生过程的融合界面扩散行为多尺度评价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：CN119742004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411926380.1，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于新旧沥青多次再生过程的融合界面扩散行为多尺度评价方法是由王维营;许金薇;谭洋伟;王杰东;解建光设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于新旧沥青多次再生过程的融合界面扩散行为多尺度评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于新旧沥青多次再生过程的融合界面扩散行为多尺度评价方法，涉及沥青再生技术领域，包括：对融合界面扩散行为数据进行特征筛选构建融合界面扩散行为评价基底；基于融合界面扩散行为评价基底拟合融合界面扩散行为深层特征因子层，获得深层特征评价因子团并计算多因子综合权重以及深层特征评价因子团中各评价因子的信任度，并基于信任度构建信任度矩阵；将多因子综合权重和信任度矩阵进行随机森林模型回归分析，得到最终评估模型，根据最终评估模型进行融合界面扩散行为多尺度评价。本发明通过多尺度试验方法，量化表征新沥青与不同程度老化沥青的扩散行为，为后续多次再生沥青混合料的设计及其性能优化奠定理论与试验基础。

本发明授权一种基于新旧沥青多次再生过程的融合界面扩散行为多尺度评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于新旧沥青多次再生过程的融合界面扩散行为多尺度评价方法，其特征在于，包括： 对融合界面扩散行为数据进行特征筛选，根据筛选之后的特征构建融合界面扩散行为评价基底； 所述融合界面扩散行为评价基底包括基底因素，所述基底因素为宏观尺度评价、细观尺度评价、微观尺度评价和分子尺度评价； 基于融合界面扩散行为评价基底拟合融合界面扩散行为深层特征因子层，获得深层特征评价因子团； 所述深层特征因子层包括梁体因素，所述梁体因素为扩散深度和平均扩散速率； 所述基于融合界面扩散行为评价基底拟合融合界面扩散行为深层特征因子层，获得深层特征评价因子团包括：将融合界面扩散行为评价基底的基底因素根据K均值聚类方法划分为多个梁体因素，构建出融合界面扩散行为深层因子层；将融合界面扩散行为深层因子层中包括的多个梁体因素按顺序组成深层特征评价因子团； 根据深层特征评价因子团计算多因子综合权重，以及计算深层特征评价因子团中各评价因子的信任度，并基于信任度构建信任度矩阵； 计算深层特征评价因子团中各梁体因素的信任度，并基于所述信任度构建信任度矩阵，具体包括： 采用评价等级四分法将融合界面扩散行为划分为正常、基本正常、欠正常和不正常四个评价等级；计算所述深层特征评价因子团中各梁体因素信任于评价等级的信任度；将各因子的大小或性质按四个正常性评价等级进行划分，明确各因子信任度，信任度即为各因子信任于每个目标状态的程度；定性因子采用基于信心指数的专家打分法和经验法获得；定量因子根据数值大小和评价等级分为四个范围，选择梯形信任度函数进行计算，数值越大越好的因子，采用升半梯形分布函数；数值越小越好的因子，采用降半梯形分布函数；将各因子监测数值代入梯形信任度函数计算得出深层特征评价因子团中各梁体因素信任于评价等级的信任度；基于所述信任度构建信任度矩阵； 将多因子综合权重和信任度矩阵进行随机森林模型回归分析，得到最终评估模型，根据最终评估模型进行融合界面扩散行为多尺度评价； 所述将多因子综合权重和信任度矩阵进行随机森林模型回归分析，得到最终评估模型包括：随机森林由M棵决策树构成，在训练时，M棵决策树循环训练，每一棵决策树的训练样本都是从原始训练集中进行Bootstrap抽样得到的，在训练决策树的每个节点时所用的特征也是从新的特征空间N随机抽样得到的，每一棵决策树根据判定准则进行递归分裂，M棵决策树训练完成之后，每个叶子节点的均值为最终回归的评价结果。

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