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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種基于歷史數據的復合材料構件固化變形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：CN118380081B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202410468888.5，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權一種基于歷史數據的復合材料構件固化變形預測方法是由李迎光;劉舒霆;郭嘉煒;劉旭;謝文杰;何銳濤設計研發完成，并于2024-04-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于歷史數據的復合材料構件固化變形預測方法在說明書摘要公布了：一種基于歷史數據的復合材料構件固化變形預測方法，其特征在于，首先建立特定任務場景下以不同設計變量為輸入的已有復合材料體系的固化變形預測代理模型，進而選取所述設計變量域中少量設計變量作為實驗條件，以新開發復合材料體系為對象開展固化實驗，獲得所述實驗條件下的真實固化變形數據，進一步通過所述真實固化變形數據對所述代理模型中的部分參數進行調整，得到適用于新開發復合材料在所述特定任務場景下的固化變形預測模型。本發明提供的復合材料構件固化變形預測方法可在無需新開發復合材料參數表征的前提下實現固化變形的準確預測。

本發明授權一種基于歷史數據的復合材料構件固化變形預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于歷史數據的復合材料構件固化變形預測方法，其特征在于，首先建立特定任務場景下以不同設計變量為輸入的已有復合材料體系的固化變形預測代理模型，進而選取所述設計變量域中少量設計變量作為實驗條件，以新開發復合材料體系為對象開展固化實驗，獲得所述實驗條件下的真實固化變形數據，進一步通過所述真實固化變形數據對所述代理模型中的部分參數進行調整，得到適用于新開發復合材料在所述特定任務場景下的固化變形預測模型，具體步驟如下： 步驟一：通過ABAQUS建立有限元仿真模型，用于預測已知材料的C形件在固化過程中的變形，其鋪層方法為[0°90°]nS，該模型將調整C形件的厚度和半徑，具體來說，半徑的變化范圍是25-250mm，厚度的變化范圍是1-8mm，每次變化間隔分別是25mm和1mm，獲取到80組不同厚度和半徑下的C形件回彈角數據； 步驟二：利用上述80組數據，構建一個前向傳遞神經網絡構架，具有3個完全連接的隱藏層，每個層包含20個神經元，輸出層由單個神經元組成，采用ReLU激活函數，均方根誤差作為損失函數，訓練該神經網絡模型； 上述神經網絡模型的輸入是C形件的厚度和半徑，輸出是C形件的固化回彈角； 步驟三：根據已知材料的C形件固化回彈角的數據特征分布，運用聚類采樣方法確定3個新開發材料的C形件的半徑和厚度，并對特定半徑和厚度的C形件進行固化實驗，并通過激光點云掃描，處理得到真實的固化回彈角； 步驟四：將步驟二中的已知材料的神經網絡模型的神經網絡構架遷移到新開發材料的預訓練神經網絡上，并將預訓練神經網絡的神經網絡結構的前3層網絡的權重和偏置參數進行凍結，并對輸出層的權重和偏置通過上述3個新開發材料的半徑、厚度和固化變形數據進行參數微調，得到一個適用于新開發材料的神經網絡固化變形預測代理模型； 通過以上步驟，無需對新開發材料的任何參數進行表征，即可實現對C形件固化變形的預測。

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南京航空航天大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市秦淮區御道街29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”。