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龙图腾网获悉重庆科技大学申请的专利基于物理信息深度学习的泡沫铝工艺参数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：CN120656620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510824941.5，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于物理信息深度学习的泡沫铝工艺参数优化方法是由戴庆伟;李智涛;张高鹏;范梦彪设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息深度学习的泡沫铝工艺参数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深度学习的泡沫铝工艺参数优化方法，涉及深度学习优化工艺参数领域，包括：数据预处理、力学性能预测和工艺参数优化；其中，数据预处理包括基于物理信息的生成式数据增强、数据标准化和特征降维；力学性能预测通过构建基于图神经网络的多模态信息融合预测框架，利用泡沫铝的增强数据，进行力学性能的预测；工艺参数优化以训练完成的图神经网络作为目标函数，并将其嵌入改进的贝叶斯优化框架中，迭代并定位能够制备具有最优能量吸收性能的参数组合。该方法不仅能够预测泡沫铝的力学性能、还能够优化泡沫铝制备过程中的工艺参数，显著降低研发成本、缩短开发周期，提升材料研发效果。

本发明授权基于物理信息深度学习的泡沫铝工艺参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息深度学习的泡沫铝工艺参数优化方法，其特征在于：包括：数据预处理、力学性能预测和工艺参数优化，其中，数据预处理包括基于物理信息的生成式数据增强、数据标准化和特征降维，基于物理信息的生成式数据增强采用一个基于物理约束条件化生成模块的生成器和一个判别器的对抗训练过程、构造对抗生成网络；力学性能预测通过构建基于图神经网络的多模态信息融合预测框架，利用泡沫铝的增强数据，进行力学性能的预测；工艺参数优化以训练完成的图神经网络作为目标函数，并将其嵌入改进的贝叶斯优化框架中，迭代并定位能够制备具有最优能量吸收性能的参数组合； 其中，基于物理约束条件化生成模块具体为： 利用基于物理约束的条件化生成模块在条件信息进入生成器之前、先对条件信息进行筛选： 式中：cpr表示工艺相关条件；cpe表示泡沫铝的能量吸收率；Ci表示约束条件，i=1,2,…,6；表示所有约束条件必须同时成立；1表示对应条件信息Cv可用，0表示不可用； 生成器具体为： 式中：表示生成器创造的包含CT图像和工艺参数的数据对；G表示生成器神经网络；z表示随机噪声向量；C表示条件信息向量； 判别器通过内部的神经网络结构来深度分析图像的纹理、孔隙结构，并结合工艺参数和性能条件进行综合判断： 式中：D表示判别器神经网络；I,P,C表示输入数据包；Prel表示输出概率值，若Prel接近1、表示判别器认为输入为真实，若Prel接近0、表示判别器认为输入为伪造。

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