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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种面向相变制冷材料性能预测方法及相关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：CN119851827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411951610.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种面向相变制冷材料性能预测方法及相关装置是由胡锦龙;薛德祯;龚玮杰设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向相变制冷材料性能预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明数据相变材料信息学领域，公开了一种面向相变制冷材料性能预测方法及相关装置，构建关于相变制冷材料成分、工艺条件、温度诱发马氏体相变焓变数据和绝热温变的形状记忆合金数据库；利用数据库和机器学习模型，建立成分工艺‑绝热温变生成模型；利用成分工艺‑绝热温变生成模型获取相变焓变数据集；提取相变焓变数据集中的DSC曲线特征，获得低维相变特征；基于低维相变特征，结合工艺参数，利用人工神经网络模型构建弹热性能预测模型；对给定DSC数据的条件下，利用弹热性能预测模型，得到给定DSC数据的条件下对应的绝热温变。本发明能够在小样本条件下将生成模型与预测模型相结合，以温度诱发马氏体相变特征为桥梁，预测形状记忆合金弹热性能。

本发明授权一种面向相变制冷材料性能预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种面向相变制冷材料性能预测方法，其特征在于，包括如下过程： 构建关于相变制冷材料的成分、工艺条件、温度诱发马氏体相变焓变数据和绝热温变的形状记忆合金数据库；所述成分包括相变制冷材料所包含的元素；所述工艺条件包括是否热轧、冷轧变形量、是否固溶、是否淬火、时效处理温度以及时效处理时间中的部分或者全部； 利用所述形状记忆合金数据库和机器学习模型，建立成分工艺-绝热温变生成模型，具体包括如下过程：基于形状记忆合金数据库，采用变分条件自编码器生成模型建立成分、工艺条件到温度诱发马氏体相变焓变数据的映射机制，得到成分工艺-绝热温变生成模型，实现从成分、工艺条件到温度诱发马氏体相变焓变数据的隐空间生成；采用变分条件自编码器生成模型建立成分、工艺条件到温度诱发马氏体相变焓变数据的映射机制，得到成分工艺-绝热温变生成模型时，成分、冷轧变形量、时效处理温度及时效处理时间采用实际数值作为输入变分条件自编码器的编码；是否热轧、是否固溶、是否淬火采用独热编码来表示；通过在隐空间进行采样，采样后的数据经过成分工艺-绝热温变生成模型的解码器，生成具有特定成分、工艺条件下的温度诱发马氏体相变数据，并作为所述相变焓变数据集； 利用所述成分工艺-绝热温变生成模型获取相变焓变数据集； 提取相变焓变数据集中的DSC曲线特征，获得低维相变特征，具体包括如下过程：基于相变焓变数据集，采用同步挤压小波变换结合变分自编码器自动提取DSC曲线特征，获得低维相变特征； 基于所述低维相变特征，结合工艺参数，利用人工神经网络模型构建弹热性能预测模型，具体包括如下过程：将低维相变特征和工艺参数一起作为人工神经网络模型的输入，对应的绝热温变作为人工神经网络模型的输出，训练人工神经网络模型，构建DSC数据及工艺条件与绝热温变之间的映射关系，将训练好的人工神经网络模型座作为弹热性能预测模型； 对给定DSC数据的条件下，利用所述弹热性能预测模型，得到给定DSC数据的条件下对应的绝热温变，从而实现相变制冷材料弹热性能的预测。

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