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龙图腾网获悉中交路星(北京)工程检测技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的防水材料激光切割路径优化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：CN120633461B 。

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：202510979536.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的防水材料激光切割路径优化方法是由李波;张松;朱峰;杨立勇设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的防水材料激光切割路径优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及激光切割技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的防水材料激光切割路径优化方法，包括：获取目标试件的基础尺寸数据、厚度变化率分布数据及预加载应力分布数据，通过离散化网格单元识别关键非关键路径段；在非关键路径段采用基础切割参数进行切割，实时监测边缘尺寸数据并动态调整参数形成验证切割参数；基于稳定切割质量筛选第一置信路径段，提取验证参数构建采信数据集；通过参数波动分析与相关性计算确定关键切割参数，形成置信数据集；采用该参数切割关键路径段；最终基于历史置信数据集建立深度学习模型，输出新试件的基础切割参数。该方法实现了切割参数与路径的自适应优化，显著提升防水材料试件的切割精度。

本发明授权一种基于深度学习的防水材料激光切割路径优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的防水材料激光切割路径优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取防水材料的目标试件的基础尺寸数据、厚度变化率分布数据以及预加载应力分布数据，确定目标试件的切割路径的关键路径段和非关键路径段； 步骤S2，基于目标试件的所述基础尺寸数据确定基础切割参数，以所述基础切割参数对目标试件的所述非关键路径段进行切割，并实时监测目标试件的切割边缘尺寸数据； 步骤S3，基于获取的目标试件的所述切割边缘尺寸数据与制样预设数据进行比对，对所述基础切割参数进行调整，得到验证切割参数，以所述验证切割参数完成对所述非关键路径段的激光切割； 步骤S4，基于所述非关键路径段的所述切割边缘尺寸数据确定第一置信路径段，并提取对应的所述验证切割参数形成采信数据集； 步骤S5，基于所述采信数据集中的所述验证切割参数的波动程度，确定验证切割参数的关联程度，得到关键切割参数并形成置信数据集； 步骤S6，采用所述置信数据集中的所述关键切割参数对所述关键路径段进行激光切割，得到目标试件成品； 步骤S7，基于若干所述置信数据集建立深度学习优化模型，输出后续试件的所述基础切割参数。

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