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异质层状复合材料综合性能协同调控工艺参数数据及方法 

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申请/专利权人:北京科技大学

摘要:本发明提供了一种异质层状复合材料综合性能协同调控工艺参数数据及方法,属于异质层状复合材料制备技术领域。包括:收集异质层状复合材料和各组元材料的工艺参数数据和性能数据,处理后作为输入值或输出值,建立并训练人工神经网络模型;给出设计性能数据,处理后作为输入值输入到训练好的模型;通过模型输出值比对确认完成协同调控工艺参数数据优化,获得异质层状复合材料综合性能协同调控的工艺参数数据。本发明能基于组元材料和异质层状复合材料各自的设计性能、已有性能和工艺参数数据,完成异质层状复合材料综合性能协同调控制备工艺参数数据的智能优化,显著提高复合材料综合性能,降低成本、节约时间、提高效率、节能降耗和低碳环保。

主权项:1.一种异质层状复合材料综合性能协同调控方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:收集异质层状复合材料的第一制备工艺参数数据及各异质组元材料独自成形时的第一成形工艺参数数据以及与之一一对应的所述异质层状复合材料的第一复合界面性能数据和所述组元材料各自的第一自身性能数据,分别归一化处理得到第一制备工艺参数值、第一成形工艺参数值、第一复合界面性能值和第一自身性能值;步骤2:分别将所述第一制备工艺参数值和所述第一成形工艺参数值作为输入值输出值,将所述第一复合界面性能值和所述第一自身性能值作为输出值输入值,建立各自的第一人工神经网络模型和第二人工神经网络模型并进行训练,使其精度分别达到或超过预设精度;步骤3:给出所述异质层状复合材料的设计复合界面性能数据和所述组元材料各自的设计自身性能数据,分别归一化处理后作为输入值输入到训练好的各自的所述第二人工神经网络模型,得到各自初始优化的第二制备工艺参数值和第二成形工艺参数值;步骤4:将各自初始优化的所述第二制备工艺参数值和所述第二成形工艺参数值作为输入值输入到训练好的各自的所述第一人工神经网络模型中,分别得到所述异质层状复合材料的第二复合界面性能值和所述组元材料各自的第二自身性能值;步骤5:对各自初始优化的所述第二制备工艺参数值和所述第二成形工艺参数值以及所述第二复合界面性能值和所述第二自身性能值进行反归一化处理,得到各自初始优化的第二制备工艺参数数据和第二成形工艺参数数据以及所述异质层状复合材料的预测复合界面性能数据和所述组元材料各自的预测自身性能数据;步骤6:判断各自的所述预测复合界面性能数据和所述预测自身性能数据是否达到或超过各自对应的所述设计复合界面性能数据和所述设计自身性能数据;若否,则重复步骤2-5;若是,则转入步骤7;步骤7:判断各自初始优化的所述第二制备工艺参数数据与所述第二成形工艺参数数据中的同一类型工艺参数数据的相互吻合精度是否达到或超过设定精度;若否,则重复步骤2-5;若是,则协同调控工艺参数数据优化完成,获得用于所述异质层状复合材料综合性能协同调控的工艺参数数据。

全文数据:

权利要求:

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