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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于ConvNeXt模型的RDL电路复合材料等效方法和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：CN120164552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510170209.0，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于ConvNeXt模型的RDL电路复合材料等效方法和系统是由张召富;莫庆禧;崔翰文;高彦泽设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ConvNeXt模型的RDL电路复合材料等效方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及半导体制造热力学仿真的技术领域，具体涉及一种基于ConvNeXt模型的RDL电路复合材料等效方法和系统，包括以下步骤：采集图像数据，对多张RDL电路图像进行建模并计算相关热力学参数，对数据进行增强后建立数据集；建立和改进ConvNeXt的神经网络模型；将数据集输入到神经网络模型中进行训练以优化模型，每训练一次，对应生成一权重文件；使用训练好的权重文件对RDL电路进行热力学参数的预测；将预测的热力学参数导入等效材料的参数中，构成能用于RDL热力学仿真的等效材料。本发明根据仿真数据构建数据库，建立并训练能根据RDL图像预测等效模型热力学参数的神经网络模型，实现对大尺度RDL模型的仿真。

本发明授权一种基于ConvNeXt模型的RDL电路复合材料等效方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ConvNeXt模型的RDL电路复合材料等效方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集图像数据，对多张RDL电路图像进行建模并计算相关热力学参数，对数据进行增强后建立数据集，具体包括以下步骤： S1a：获取具有各种电路拓扑结构RDL版图的图像； S1b：提取图像的电路轮廓数据点并进行编号； S1c：将轮廓数据点文件导入有限元软件进行自动化建模，根据电路版图对轮廓赋予金属电线或者介质的材料属性，构建RDL复合材料模型； S1d：对RDL复合材料模型进行热力学仿真获取热力学参数，分别计算X、Y、Z三个方向上的杨氏模量、热膨胀系数以及XY、YZ、XZ三个面上的剪切模量； S1e：根据几何对称性对仿真计算得到的数据进行数据增强，并建立数据集； S2：建立和改进ConvNeXt的神经网络模型，具体包括以下步骤： S2a：构建ConvNeXt神经网络模型的特征提取的模块，通过卷积核后由LayerNorm2d归一化操作来规范化输出； S2b：经过第一CNBlock模块增加神经网络的非线性及特征提取能力； S2c：经过第一下采样层卷积； S2d：经过第二CNBlock模块增加神经网络的非线性及特征提取能力； S2e：经过第二下采样层卷积； S2f：经过第三CNBlock模块增加神经网络的非线性及特征提取能力； S2g：经过第三下采样层卷积； S2h：经过第四CNBlock模块增加神经网络的非线性及特征提取能力； S2i：经过归一化层和全连接层处理后进行回归预测，完成ConvNeXt的神经网络模型的建立和改进； S3：将步骤S1中建立的数据集输入到步骤S2获得的ConvNeXt神经网络模型中进行训练以优化ConvNeXt的神经网络模型，每训练一次，对应生成一权重文件； S4：使用训练好的ConvNeXt权重文件对RDL电路进行热力学参数的预测； S5：将ConvNeXt预测的热力学参数导入等效材料的参数中，构成能用于RDL热力学仿真的等效材料。

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