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龍圖騰網獲悉西北工業大學;西北工業大學深圳研究院申請的專利基于神經網絡與相場斷裂法的SiC/SiC熱解碳界面優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120145875B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510604388.4，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于神經網絡與相場斷裂法的SiC/SiC熱解碳界面優化方法是由衛沖;李壯設計研發完成，并于2025-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于神經網絡與相場斷裂法的SiC/SiC熱解碳界面優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于神經網絡與相場斷裂法的SiCSiC熱解碳界面優化方法，該方法包括：首先構建SiC纖維增強復合材料代表性體積單元模型；然后采取相場斷裂法對SiC纖維增強復合材料代表性體積單元模型進行橫向拉伸模擬，獲得橫向拉伸強度；最后以橫向拉伸強度為判據對最優界面厚度進行篩選并訓練逆向神經網絡，實現對不同材料參數的SiC纖維最優界面厚度的預測與優化。本發明使用準確、高效的代表性體積單元模型，并將相場斷裂法與逆向設計神經網絡相結合，通過模擬裂紋行為并對不同半徑、彈性模量、臨界能量釋放率以及強度的纖維的最優界面厚度進行預測，系統性地優化PyC界面參數，從而提升SiCSiC復合材料的力學性能和可靠性。

本發明授權基于神經網絡與相場斷裂法的SiC/SiC熱解碳界面優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡與相場斷裂法的SiCSiC熱解碳界面優化方法，其特征在于，該方法包括：首先構建SiC纖維增強復合材料代表性體積單元模型；然后采取相場斷裂法對SiC纖維增強復合材料代表性體積單元模型進行橫向拉伸模擬，獲得橫向拉伸強度；最后以橫向拉伸強度為判據對最優界面厚度進行篩選并訓練逆向神經網絡，實現對不同材料參數的SiC纖維最優界面厚度的預測與優化； 該方法具體包括如下步驟： 步驟一，構建SiC纖維增強復合材料代表性體積單元模型： 步驟1.1，設定SiCSiC復合材料橫截面尺寸參數： 設定SiC纖維增強復合材料橫截面的尺寸，SiC纖維增強復合材料橫截面尺寸參數包括：SiC基體長度、SiC基體寬度、SiC纖維半徑r和PyC邊界層的厚度h；根據設定好的尺寸參數建立SiCSiC復合材料模型； 步驟1.1中，SiC基體長度為25μm，SiC基體寬度為25μm，SiC纖維半徑r為4～8μm，PyC邊界層的厚度h為50～550nm； 步驟1.2，進行網格劃分： 使用四邊形單元對步驟1.1中所建的SiCSiC復合材料模型進行網格劃分，并對裂紋可能生長的區域進行網格加密，使計算結果更精確；至此完成SiC纖維增強復合材料代表性體積單元模型的構建； 步驟二，相場斷裂模擬： 步驟2.1，設置材料屬性參數： 所述的材料屬性參數包括：SiC纖維界面的楊氏模量E 1、SiC基體界面的楊氏模量E 2、PyC界面的楊氏模量E 3、SiC纖維界面的強度Ft 1、SiC纖維界面的強度Ft 2、PyC界面的強度Ft 3、SiC纖維界面的臨界能量釋放率Gc 1、SiC基體界面的臨界能量釋放率Gc 2和PyC界面的臨界能量釋放率Gc 3，上述參數在取值范圍內隨機取值； 所述的材料屬性參數還包括：SiC纖維界面的泊松比v 1 、SiC基體界面的泊松比v 2和PyC界面的泊松比v 3，泊松比直接取值； 各個材料屬性參數取值后在各自的取值范圍內進行最大最小歸一化處理； 步驟2.2，設置邊界條件： 對步驟1.1中建立的模型進行的左右兩側設置位移約束； 步驟2.3，相場斷裂模擬： 設定相場內聚力控制方程及相關參數，并設置偏微分方程求解器求解相場內聚力控制方程，設置相關的參數方程與相關的材料參數； 步驟2.4，橫向拉伸強度的輸出： 相場斷裂模擬結束后提取模型應力應變曲線，從應力應變曲線中獲得橫向拉伸強度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學;西北工業大學深圳研究院，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。