買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉浙江理工大學申請的專利一種纖維增強復合材料彈性性能預測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：CN120496714B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510997451.5，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權一種纖維增強復合材料彈性性能預測方法是由應志平;張煜彬;吳震宇;彭來湖;程曉穎設計研發完成，并于2025-07-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種纖維增強復合材料彈性性能預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種纖維增強復合材料彈性性能預測方法，旨在解決傳統方法精度低、效率慢及難以處理多尺度關聯的問題。首先，利用隨機算法生成代表性體積單元，結合Sobol序列采樣與SMOGN數據增強技術構建高質量訓練數據集。其次，設計并訓練嵌入殘差塊和物理約束的深度神經網絡，通過貝葉斯優化自適應調參，提升模型泛化能力。最后，建立多種宏觀結構模型，實現多尺度彈性性能的端到端預測。本方法在預測精度與計算效率上實現突破：單次分析耗時從數小時縮短至分秒級，平均預測誤差低于5%。本技術可廣泛應用于航空航天、新能源汽車和風電等領域，為高性能復合材料的設計制造提供智能化支持。

本發明授權一種纖維增強復合材料彈性性能預測方法在權利要求書中公布了：1.一種纖維增強復合材料彈性性能預測方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、構建訓練數據集：通過對覆蓋了預設參數范圍的多個代表性體積單元RVE進行數值分析來執行，所述參數范圍至少包括纖維體積分數、纖維彈性參數和基體彈性參數；所述數值分析旨在求解每一個RVE所對應的橫觀各向同性彈性參數，并將所述參數范圍與求解出的彈性參數作為數據對，形成訓練數據集； S2、訓練模型：使用步驟S1中構建的訓練數據集，對一個深度神經網絡進行訓練，以建立所述預設參數與所述橫觀各向同性彈性參數之間的非線性映射關系； S3、預測性能：將包括材料與微觀結構信息的參數、以及宏觀結構參數一并作為輸入，利用步驟S2中訓練完成的深度神經網絡模型，預測所述纖維增強復合材料的宏觀等效彈性性能； 所述步驟S1中，生成所述代表性體積單元RVE的過程包括：采用四叉樹算法對RVE區域進行遞歸細分，以建立用于快速查詢鄰近纖維的索引；并基于蒙特卡洛方法進行沖突檢測，在所述RVE區域內隨機生成滿足預設間距條件的纖維坐標，從而獲得具有纖維隨機分布的RVE模型；所述步驟S1中，采用Sobol序列采樣法對纖維體積分數、纖維彈性參數及基體彈性參數進行高維空間均勻采樣，以生成用于構建所述多個代表性體積單元RVE的輸入參數組合；所述步驟S2中，采用了一種包含物理約束的損失函數進行模型優化，所述物理約束至少包括橫觀各向同性條件約束，橫觀各向同性條件約束：強制預測的剪切模量G23滿足公式G23=E222×1+V23；所述步驟S3中的宏觀結構參數包括層合板的鋪層順序和或編織復合材料的紗線間距比和紗線卷曲度。

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浙江理工大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市經濟技術開發區白楊街道2號大街928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”。