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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利复合材料热导率预测方法和装置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：CN120766841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511273995.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权复合材料热导率预测方法和装置是由张进;陈家辉;周建力设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本复合材料热导率预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请适用于材料科学与计算机科学交叉技术领域，提供了一种复合材料热导率预测方法和装置，方法包括：获取待预测的复合材料微观结构的数据化结构特征；将所述数据化结构特征输入至预先训练好的机器学习预测模型中，由所述机器学习预测模型输出预测的宏观物理性能值；其中，所述机器学习预测模型是通过利用结构－性能数据库进行训练得到的，所述结构－性能数据库包含多个数据对，每个数据对包括表征复合材料微观结构的一个数据化结构特征，以及与所述数据化结构特征对应的预先确定的一个宏观物理性能值。从而在复合材料性能预测时，能够兼顾计算效率与预测准确性。

本发明授权复合材料热导率预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种复合材料热导率预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测的复合材料微观结构的数据化结构特征； 将所述数据化结构特征输入至预先训练好的机器学习预测模型中，由所述机器学习预测模型输出预测的宏观物理性能值； 其中，所述机器学习预测模型是通过利用结构－性能数据库进行训练得到的，所述结构－性能数据库包含多个数据对，每个数据对包括表征复合材料微观结构的一个数据化结构特征，以及与所述数据化结构特征对应的预先确定的一个宏观物理性能值； 其中，所述结构－性能数据库的构建过程包括：对作为样本的复合材料进行扫描和三维重构，得到数据化结构特征；通过分子动力学模拟，计算构成复合材料的各组分在预设工作环境下的材料参数；其中，所述材料参数包括组分间的界面热阻；基于所述材料参数对数据化结构特征进行有限元法热传导仿真，得到对应的宏观物理性能值；将数据化结构特征与对应的宏观物理性能值配对，形成所述结构－性能数据库； 其中，所述基于所述材料参数对数据化结构特征进行有限元法热传导仿真，得到对应的宏观物理性能值，包括：将所述材料参数赋予数据化结构特征对应的物相区域，基于有限元法求解稳态热传导方程，得到对应的宏观物理性能值； 其中，物理场分布包括温度场分布；所述基于有限元法求解稳态热传导方程，得到对应的宏观物理性能值，包括：在数字三维模型的热流输入表面施加恒定热流密度边界条件，以及，在所述数字三维模型的散热表面施加固定温度边界条件；迭代求解所述稳态热传导方程直至温度场分布达到稳态，根据稳态的温度场分布计算温度梯度；根据预设的输入热流密度和所述温度梯度，计算得到热导率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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