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龙图腾网获悉重庆科技大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的钢管控冷工艺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：CN120781696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510943122.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息神经网络的钢管控冷工艺优化方法是由戴庆伟;李智涛;余大亮设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的钢管控冷工艺优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于物理信息神经网络的钢管控冷工艺优化方法，涉及材料力学与工程领域，包括：步骤S1、基于物理信息进行数据增强：先输入工艺参数、采用有限差分法获得温度场，再利用温度场获得钢管的相组成，并由相组成和温度场获得钢管宏观性能，最后完成流场分析与有限元模拟验证；步骤S2、钢管力学性能预测：构建基于物理信息神经网络的模型，实现工艺参数到最终力学性能的一体化预测‑优化框架；步骤S3、钢管力学性能预测：利用基于物理信息神经网络模型作为目标函数，采用改进的贝叶斯优化算法实现工艺参数优化。该方法能够有效实现对钢管的力学性能精准预测以及对其控冷工艺参数的协同优化。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的钢管控冷工艺优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的钢管控冷工艺优化方法，其特征在于：包括： 步骤S1、基于物理信息进行数据增强：先输入工艺参数、采用有限差分法获得温度场，再利用温度场获得钢管的相组成，并由相组成和温度场获得钢管宏观性能，最后完成流场分析与有限元模拟验证； “利用温度场获得钢管的相组成”具体为：根据时空温度场数据矩阵Tr,z,t、选取管壁厚度12处的点，提取其完整的温度随时间变化的曲线Tt； 通过曲线Tt分别获取钢管连续冷却过程中的铁素体相变与珠光体相变： 铁素体相变：沿温度路径Tt在奥氏体向铁素体转变的温度区间内，对铁素体相变动力学微分方程进行数据积分： 式中：Xa表示铁素体在当前时刻的体积分数；na表示铁素体相变的阿弗拉米指数、反映其形核和长大机制；kaT表示铁素体相变的速率常数，其对温度T高度敏感； 积分结束后，获得最终的铁素体体积分数： 珠光体相变： 在剩余的奥氏体、即体积分数为1-Va中计算珠光体相变，在珠光体转变的温度区间内，对珠光体相变动力学微分方程进行数值积分： 式中：Xp表示已转变为珠光体的体积分数，相对于剩余奥氏体；np表示珠光体相变的阿弗拉米指数；kpT表示珠光体相变的速率常数； 积分结束后，得到最终的珠光体在剩余奥氏体中的转变分数Xp-final，最后获得珠光体体积分数： 最终相组成包括铁素体体积分数Va与珠光体体积分数Vp； “由相组成和温度场获得钢管宏观性能”具体为： 首先，根据加热温度Theat获得初始奥氏体晶粒尺寸dy，并从温度随时间变化曲线Tt中提取奥氏体到铁素体相变区间的平均冷却速率，从而获得最终的铁素体平均晶粒尺寸da： 式中：表示与钢材成分相关的经验常数； 然后，获取铁素体相的屈服强度： 式中：表示材料的摩擦应力；ky表示Hall-Petch系数，其衡量晶界强化效果； 珠光体相自身的屈服强度： 式中：S表示珠光体的片层间距，即珠光体中相邻两片渗碳体片层中心线之间的平均距离；表示珠光体相的摩擦应力；kp表示与珠光体相关的系数、用于衡量片层界面强化效果； 最后，获得材料整体的宏观屈服强度： 获得材料整体的抗拉强度UTS： 式中：YR表示屈强比； 伸长率A： 式中：Celo表示从均匀伸长率到总伸长率的经验转换系数；Na表示铁素体相的固有应变硬化指数；Np表示珠光体相的固有应变硬化指数； 步骤S2、钢管力学性能预测：构建基于物理信息神经网络的模型，实现工艺参数到最终力学性能的一体化预测-优化框架； 步骤S3、钢管控冷参数优化：利用基于物理信息神经网络模型作为目标函数，采用改进的贝叶斯优化算法实现工艺参数优化。

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