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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于HybridKAN特征融合的热压罐温度离线仿真与在线预测方法及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：CN121412931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511958360.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于HybridKAN特征融合的热压罐温度离线仿真与在线预测方法及系统是由李超;谢乃明设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于HybridKAN特征融合的热压罐温度离线仿真与在线预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于HybridKAN特征融合的热压罐温度离线仿真与在线预测方法，包括：收集不同批次的历史温度时序数据和静态工艺参数数据；进行特征筛选和预处理，构建时序数据输入序列和静态工艺参数输入序列；设计HybridKAN神经网络模型，以时序数据输入序列和静态工艺参数输入序列作为输入，经过特征提取和融合，输出下个时刻热压罐温度的预测值；最小化损失函数为目标，对模型进行训练和用结构化剪枝策略得到最优模型；部署最优模型，通过滚动时间窗口迭代多步预测，实现对热压罐温度的离线仿真和在线预测。本方法准确性高、泛用性广，同时模型参数规模较小，推理效率高，适用于复杂场景下的热压罐温度预测。

本发明授权一种基于HybridKAN特征融合的热压罐温度离线仿真与在线预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.从热压罐历史数据库中收集不同批次的零件固化成型数据，所述零件固化成型数据包括历史温度时序数据和静态工艺参数数据；所述历史温度时序数据和静态工艺参数数据具体包括： 所述历史温度时序数据包括：各热电偶ID、历史时刻索引、各热电偶在每个历史时刻的温度值； 所述静态工艺参数数据包括：工装热容、零件热容、工装长宽高、零件长宽高、热电偶距工装前端距离、工装距对称面距离、工装距罐门距离、工装距罐壁距离、零件换热面积； 对零件固化成型数据进行特征筛选和预处理，再以经过特征筛选和预处理后的历史温度时序数据和静态工艺参数数据，分别构建时序数据输入序列和静态工艺参数输入序列； 设计HybridKAN神经网络模型，以时序数据输入序列和静态工艺参数输入序列作为模型输入，分别提取出动态时序特征和静态工艺特征；对两类特征进行融合，并与当前时刻的热压罐温度跳跃连接，得到HybridKAN神经网络模型的输出特征；所述输出特征用以预测下个时刻的热压罐温度；所述HybridKAN神经网络模型基于KAN网络构建，包括时序数据处理模块、静态工艺参数处理模块、特征融合模块和线性输出层，其中： 时序数据处理模块和静态工艺参数处理模块并行进行特征提取；时序数据处理模块以时序数据输入序列为输入，经过三层KAN网络，输出动态时序特征，静态工艺参数处理模块以静态工艺参数输入序列为输入，同样经过三层KAN网络，输出静态工艺特征；所述动态时序特征与所述静态工艺特征具有相同的特征维度； 之后动态时序特征与静态工艺特征在特征融合模块中先进行拼接融合，得到融合特征，融合特征再输入四层KAN网络，对动态时序特征和静态工艺特征进行深度耦合，得到深度耦合特征； 将特征融合模块输出的深度耦合特征通过残差网络跳跃连接时序数据输入序列中的当前时刻温度值，经过线性输出层得到下一时刻温度值的预测结果； 设置HybridKAN神经网络模型的训练超参数，以最小化损失函数为目标，对HybridKAN神经网络模型进行训练，并采用结构化剪枝策略对模型进行轻量化处理；经过训练和剪枝得到最优HybridKAN神经网络模型； 部署最优HybridKAN神经网络模型，通过滚动时间窗口迭代多步预测，实现对热压罐温度的离线仿真和在线预测，具体为： 将最优HybridKAN神经网络模型部署至与数据库对接的计算设备进行离线仿真和在线预测； 所述离线仿真为：没有完整实测温度数据的情况下，将静态静态工艺参数与罐温作为最优HybridKAN神经网络模型的初始输入，递推每一时刻的罐内温度，仿真零件在当前工艺方案下的固化成型过程的温度演化，演化结果通过温度曲线图形式呈现； 所述在线预测为：在计算设备能从数据库中获取热电偶采集的实测温度数据的情况下，以从当前时刻开始往前的历史温度时序数据、静态工艺参数数据、当前时刻索引作为最优HybridKAN神经网络模型的输入，模型输出下一个时刻的温度预测值，并且通过滚动时间窗口迭代多步预测，生成随时间演化的全过程温度工艺曲线，用以反向指导热压罐的升温速率、保温时间的调整。

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