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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种复合材料渗漏特性快速预测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：CN119830765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510252783.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种复合材料渗漏特性快速预测方法及系统是由王潘丁;白映雪;孟金鑫;雷红帅设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复合材料渗漏特性快速预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及材料渗漏特性预测技术领域，具体涉及一种复合材料渗漏特性快速预测方法及系统。本方法包括以下步骤：获取复合材料的CT扫描数据，根据所述CT扫描数据构建多个复合材料图像模型；利用渗漏分析模型对所述复合材料图像模型进行渗漏模拟，获得复合材料渗漏率；结合所述复合材料图像模型和所述复合材料渗漏率，建立复合材料渗漏特性数据集；构建复合材料渗漏特性预测模型，通过所述复合材料渗漏特性数据集，训练并验证所述复合材料渗漏特性预测模型；基于训练好的复合材料渗漏特性预测模型，完成复合材料渗漏特性快速预测。本发明基于原位CT扫描结果建立复合材料渗漏特性预测模型和训练数据集，实现对复合材料渗漏性能高效准确预测。

本发明授权一种复合材料渗漏特性快速预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种复合材料渗漏特性快速预测方法，其特征在于，所述复合材料渗漏特性快速预测方法，包括以下步骤： 获取复合材料的CT扫描数据，根据所述CT扫描数据构建多个复合材料图像模型； 利用渗漏分析模型对所述复合材料图像模型进行渗漏模拟，获得复合材料渗漏率； 结合所述复合材料图像模型和所述复合材料渗漏率，建立复合材料渗漏特性数据集； 构建复合材料渗漏特性预测模型，通过所述复合材料渗漏特性数据集，训练并验证所述复合材料渗漏特性预测模型； 基于训练好的复合材料渗漏特性预测模型，完成复合材料渗漏特性快速预测； 所述根据所述CT扫描数据构建多个复合材料图像模型，包括以下步骤： 对所述CT扫描数据进行统计分析，得到扫描区域内不同铺层角度的裂纹参数； 基于所述裂纹参数，生成多个二维图像； 将所述二维图像按铺层顺序堆叠，获得所述复合材料图像模型； 所述通过所述复合材料渗漏特性数据集，训练并验证所述复合材料渗漏特性预测模型，包括以下步骤： 对所述复合材料图像模型进行卷积操作，获得图像特征； 将所述图像特征向量化，在向量化结果添加位置信息，进而计算注意力值； 在向量化结果添加物理信息，通过添加位置信息，保留复合材料层合板铺层顺序的信息，获得物理约束特征； 结合所述图像特征、所述注意力值、所述物理约束特征和所述复合材料渗漏特性数据集，训练并验证所述复合材料渗漏特性预测模型； 所述在向量化结果添加物理信息，获得物理约束特征，满足以下公式： ， 其中，表示多孔介质渗漏性参数，表示孔隙率，表示Kozeny常数，表示比表面积，添加物理信息是指在向量的最后部分添加孔隙率和比表面积，用于物理信息计算。

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