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龙图腾网获悉季华实验室申请的专利基于深度学习的金属基复合材料参数设计方法、设备与介质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：CN116341351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202111584669.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的金属基复合材料参数设计方法、设备与介质是由崔传禹;刘伟;赵聪聪;冯上样;徐龙;杨浩;夏大彪;杨光猛;王娜;卢祺;谭兴儒;郑念竹;周木华设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的金属基复合材料参数设计方法、设备与介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的金属基复合材料参数设计方法、设备与介质，属于金属基复合材料领域。本发明通过获取金属基复合材料的工艺参数，构建工艺参数空间，将工艺参数空间中的全部参数输送给预先构建的机器学习模型，由机器学习模型得到力学性能预测结果，进一步地根据第一预设阈值，从力学性能预测结果中选取出性能达标结果，然后获取性能达标结果对应的合格工艺参数，组合得到合格参数空间。本发明通过将预测得到力学性能不合格的参数组合筛除，缩小了工业参数集范围，研发人员从合格参数空间中选取参数进行金属基复合材料研发，能够更快地得到满足性能要求的金属基复合材料，从而缩短研发时间。

本发明授权基于深度学习的金属基复合材料参数设计方法、设备与介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的金属基复合材料参数设计方法，其特征在于，所述金属基复合材料参数设计方法包括以下步骤： 获取金属基复合材料的工艺参数，并构建工艺参数空间； 将所述工艺参数空间中的参数输送给预先构建的机器学习模型，得到力学性能预测结果，所述机器学习模型是利用门控残差网络和参数选择网络训练得到； 根据第一预设阈值，从所述力学性能预测结果中选取性能达标结果； 获取所述性能达标结果对应的合格工艺参数，组合得到合格参数空间； 将所述工艺参数空间中的参数输送给预先构建的机器学习模型的步骤包括： 基于所述工艺参数空间的全部参数，构建完全正交参数空间； 将所述完全正交参数空间输入预先构建的机器学习模型； 所述基于所述工艺参数空间的全部参数，构建完全正交参数空间，包括： 根据所述工艺参数空间的各个参数，确定研究因素的指标水平，其中，研究因素是指作为研究对象的参数，水平是一个因素的可取值； 将各个参数的类型和取值进行排列组合，构建得到所述正交参数空间； 所述获取所述性能达标结果对应的合格工艺参数，组合得到合格参数空间的步骤之后，所述方法还包括： 根据预设条件，从合格参数空间中筛选满足预设条件的工艺参数，构建应用工艺参数空间，所述应用工艺参数空间用于进行金属基复合材料产品研发。

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