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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种复合材料固化工艺建模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：CN114065578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202111337786.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种复合材料固化工艺建模方法是由李迎光;刘旭;陈耿祥;孟庆禄;郝小忠;周靖设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复合材料固化工艺建模方法在说明书摘要公布了：一种复合材料固化工艺建模方法，能够实现固化工艺到复材零件固化过程状态信息的映射。其特征在于，首先，获取一组固化工艺数据，然后，获取每一个固化工艺下复材零件的固化过程中的状态信息，再利用上述样本数据训练一个神经算子模型，经过升维映射、迭代核积分、降维映射、物理约束四个过程实现固化工艺到复材零件固化过程状态信息的映射。本发明可广泛应用于复合材料固化工艺建模，所建模型可用于固化状态信息快速预测、固化工艺优化、固化过程监测等。

本发明授权一种复合材料固化工艺建模方法在权利要求书中公布了：1.一种复合材料固化工艺建模方法，其特征在于，它包括以下步骤：首先，获取一组固化工艺数据N为固化工艺个数，每一个固化工艺xit包括温度工艺信息Tt和或压力工艺信息Pt，Tt和Pt分别表示固化过程中每个时间点处的温度和压力，N为固化工艺个数；其次，获取每一个固化工艺xit下复材零件的固化过程中的状态信息yit，yit包括固化过程中复材零件各点或某些指定点处的温度、固化度、应力、应变、刚度、柔度和变形中的一个或多个量；第三，利用样本数据和物理先验知识训练一个满足物理约束的神经算子模型，实现固化工艺到复材零件固化过程状态信息的映射；所述的满足物理约束的神经算子模型是逼近算子映射的神经网络，该网络包括升维映射、迭代核积分、降维映射和物理约束四个部分；所述的物理约束是对网络输出施加的约束，体现在网络损失函数中；所述的物理约束包括固化工艺与固化过程状态信息之间的关系，状态信息本身的物理属性以及状态信息所满足的物理方程；所述的迭代核积分是使用一个或多个傅里叶层依次对升维映射后的数据进行处理；每个傅里叶层包括快速傅里叶变换、低通滤波、线性变换、快速傅里叶逆变换、非线性激活处理五个部分；所述的快速傅里叶变换用于快速得到时域函数的频域特征表示；低通滤波用于保留低频特征去除高频特征；线性变换用于对低通滤波保留的低频特征进行处理，能够学习原始空间中高度非线性的特征，并保证网络参数数量与时域函数的离散分辨率无关；快速傅里叶逆变换用于将线性变换后的低频特征快速转换回时域函数表示；非线性激活处理用于增加网络的非线性表达能力。

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