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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于数据驱动与流形嵌入的复合材料多场高效求解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：CN121072355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511620442.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于数据驱动与流形嵌入的复合材料多场高效求解方法是由毛贻齐;曹硕;侯淑娟;刘文洋设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动与流形嵌入的复合材料多场高效求解方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于数据驱动与流形嵌入的复合材料多场高效求解方法，包括如下步骤：S1，多源数据采集与数据库构建；S2，采用可逆神经网络架构，得到训练的可逆流形嵌入模型；S3，将待求解复合材料的材料点的当前状态通过流形嵌入模型映射至低维线性欧几里得空间，在映射空间中，将映射后的状态投影至低维超平面空间，并通过逆映射将投影后的状态映射回原始高维物理空间，迭代重复映射、投影、逆映射过程，直至残差满足收敛准则。本发明融合数据驱动优势与物理约束，能高效处理高维历史依赖、实现精准多场耦合求解的技术方案，支撑包括氧化铝基复合材料及同类多场耦合材料的研发设计，从根本上破解高维数据搜索的维度灾难问题。

本发明授权基于数据驱动与流形嵌入的复合材料多场高效求解方法在权利要求书中公布了：1.基于数据驱动与流形嵌入的复合材料多场高效求解方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，多源数据采集与数据库构建：获取复合材料在多种工况下材料点的状态信息，所述状态信息包括多物理场耦合状态参数和历史参数，构建结构化数据库； S2，流形嵌入模型训练：采用可逆神经网络架构，学习双向可逆映射，将所述结构化数据库中高维非线性数据通过可逆映射去除历史依赖性影响，再映射至低维线性欧几里得空间，使映射后的数据满足预设物理约束对应的低维超平面，得到训练的可逆流形嵌入模型； S3，多物理场耦合问题求解：将待求解复合材料的材料点的当前状态通过步骤S2中训练好的流形嵌入模型映射至低维线性欧几里得空间，在映射空间中，将映射后的状态投影至低维超平面空间，得到投影后的状态，并通过逆映射将投影后的状态映射回原始高维物理空间，将更新后的材料点状态代入物理控制方程，检查残差，迭代重复映射、投影、逆映射过程，直至残差满足收敛准则； S31，当前状态映射：将待求解复合材料的材料点的当前状态信息通过训练好的所述流形嵌入模型映射至所述低维线性欧几里得空间； S32，约束投影：在所述低维线性欧几里得空间中，将映射后的当前状态投影至所述预设物理约束对应的低维超平面空间上，得到投影后的状态；构建在映射空间中投影低维超平面空间中的局部最小化投影公式如下： ； 其中，为多物理场变量偏差的加权距离函数，通过多场耦合偏差的加权积分构建，作为映射空间中的局部最小化目标函数，公式如下： ； 其中，为复合材料映射前的初始状态应变，为复合材料映射空间中的应变；为复合材料映射前的始状态应力，为复合材料映射空间中的应力；为复合材料映射前的初始状态化学势梯度，为复合材料映射空间中的化学势梯度；为复合材料映射前的初始状态扩散通量，为复合材料映射空间中的扩散通量；为复合材料映射前的初始状态的化学势，为映射空间中的化学势；为复合材料映射前的初始状态的浓度分布，为复合材料映射空间中的浓度分布；为复合材料映射前的初始化学反应速率，为复合材料映射空间中的化学反应速率；为映射前的化学反应亲和力，为映射空间中的化学反应亲和力；上述公式内偏导比值为权重系数，为切线刚度张量，为切线柔度张量，为扩散导率张量，为扩散阻力张量，为化学容重，为化学刚性，为化学反应动力学系数，为化学反应阻力系数； 引入物理约束条件的公式如下： ； 在满足所述物理约束条件下，求解所述局部最小化投影公式，得到投影地位超平面的投影后的状态； S33，逆映射与状态更新：通过所述可逆流形嵌入模型的逆映射，将所述投影后的状态映射回原始高维物理空间，得到更新后的材料状态； S34，迭代收敛：将所述更新后的材料状态代入物理控制方程检查残差，重复步骤S31~S33，直至残差满足收敛准则。

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