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龙图腾网获悉上海大学;云南贵金属实验室有限公司申请的专利一种基于知识蒸馏的合金成分逆向设计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：CN119785934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411838635.9，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于知识蒸馏的合金成分逆向设计方法及系统是由连正亨;陆文聪;张爱敏;周文艳;梁辰设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的合金成分逆向设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏的合金成分逆向设计方法及系统，涉及材料基因和合金逆向设计领域，包括：收集合金的成分数据和对应性能数据整理得到数据集，计算数据集中每种合金的原子特征；基于原子特征和性能数据构建并训练监督学习模型，建立合金原子特征到性能的映射关系；基于成分数据和性能数据训练深度神经网络模型，构建合金成分到性能的映射关系；深度神经网络模型训练过程中采用反向传播算法调整网络参数，最小化深度神经网络模型与监督学习模型的预测差异；进行采样优化并通过深度神经网络模型的梯度信息进行成分优化，寻找最优合金成分。本发明结合合金的成分和原子特征，解析具有高性能合金的成分，实现了材料的定制化设计与优化。

本发明授权一种基于知识蒸馏的合金成分逆向设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的合金成分逆向设计方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1，收集多元合金的化学成分数据和对应的性能数据，整理得到多元合金数据集，并计算所述多元合金数据集中每种合金的原子特征； 步骤2，基于各合金的所述原子特征和所述性能数据，构建并训练监督学习模型，建立合金原子特征到性能的映射关系； 步骤3，基于各合金的所述化学成分数据和所述性能数据，训练深度神经网络模型，构建合金成分到性能的映射关系；所述深度神经网络模型训练过程中采用反向传播算法调整网络参数，最小化所述深度神经网络模型与所述监督学习模型的预测差异； 步骤4，利用LangevinDynamics进行采样优化，并通过所述深度神经网络模型的梯度信息进行成分优化，寻找最优合金成分； 所述原子特征包括：平均电负性、平均电离能和原子大小差异； 所述步骤4具体包括： 步骤4.1，根据待优化合金成分，确定采样起点； 步骤4.2，将待优化合金的成分向量输入所述深度神经网络模型中得到预测值； 步骤4.3，计算当前预测值的梯度信息，并根据所述梯度信息计算优化的合金成分采样点，当采样次数小于预设阈值返回步骤4.2，否则进入步骤4.4； 步骤4.4，计算全部采样点所述监督学习模型的预测值与所述深度神经网络模型的预测值的误差；判断是否满足停止条件，若满足则从全部采样点中选取最优合金成分，否则将全部采样点的化学成分数据和对应的监督学习模型预测值作为新的样本加入所述多元合金数据集中，返回所述步骤3； 所述采样点表示为，其中表示数据集中第种合金第次采样的成分向量，由种元素组成； 所述计算优化的合金成分采样点公式为：；其中为学习率，表示梯度信息，，表示对的偏导数。

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