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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于“成分与过程感知”深度学习预测镁合金第二相的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：CN119833016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411899777.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于“成分与过程感知”深度学习预测镁合金第二相的方法是由梁红星;赵晨辰;翟传田;杜文博设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于“成分与过程感知”深度学习预测镁合金第二相的方法在说明书摘要公布了：一种基于“成分与过程感知”深度学习预测镁合金第二相的方法，属于材料科学与人工智能技术领域。首先，将合金成分的数值数据转化为自然语言描述，并结合加工工艺条件，生成复合输入特征。随后，采用预训练生成模型并对其进行微调，使其适应多标签分类任务，能够高精度地预测镁合金中的多种第二相。该方法显著提高了对复杂多相镁合金体系的预测准确性，加速了新型高性能镁合金的研发与应用。

本发明授权一种基于“成分与过程感知”深度学习预测镁合金第二相的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于“成分与过程感知”深度学习预测镁合金第二相的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1成分数据的文本化处理：收集镁合金成分、加工工艺及第二相类型的历史数据集；数据集中合金成分是以数值形式表示的；将这些数值型的数据转换为自然语言的描述形式；同时，对于每个合金样本，所有存在的元素及其质量分数会被合并成一个完整的句子，从而描述该镁合金的成分特征； 2结合加工过程形成完整描述：将文本化的合金成分描述和加工工艺描述结合起来形成一个完整的自然语言输入；这种文本输入包含了材料的成分信息和加工工艺信息，从而使模型能够利用自然语言处理的能力理解材料的整体特性； 3使用预训练的GPT模型：分割测试与训练集；使用预训练的GPT-2模型作为文本特征的基础模型，预训练的GPT-2模型是基于变形器Transformer模型构建的，以其强大的文本生成能力和广泛的应用前景受到关注，它通过无监督学习在大量文本数据上预训练，能够理解语言的内在规律和结构，从而在多种自然语言处理任务中表现出色；通过所收集的数据集进行训练从而微调GPT-2模型，训练过程GPT模型可以学会如何理解和处理这些合金描述，并将其与输出的相关联，最终能够用于多标签分类任务；所述多标签即第二相的类型，可能有多种不同的第二相； 4对未知样本的预测：使用步骤3微调好的模型对新的合金数据进行预测，新的合金样本也需要经过同样的处理流程：将成分数据转换为文本描述，结合加工过程生成特征输入，然后输入到微调后的GPT模型中进行预测；模型最终输出的是该样本可能具有的第二相类型； 5.熔炼制备样品进行验证评估：基于步骤4的新的合金数据成分比例制备合金，选择纯镁、纯金属及中间合金原料，在保护气氛下，将镁与纯金属及中间合金熔融，并通过搅拌确保合金成分均匀分布；将熔融后的合金铸造成锭，得到合金材料即新的合金数据成分的材料；采用投射电镜电子衍射斑点标定第二相的类型然后与步骤4预测输出的第二相类型比较评估。

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