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龍圖騰網獲悉廣州大學申請的專利一種激光軟釬焊金屬材料的吸收率辯識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：CN115482887B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210923181.X，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權一種激光軟釬焊金屬材料的吸收率辯識方法是由陳智華;趙英男;饒永生;溫武;朱恩強;洪培清;陳嘉森設計研發完成，并于2022-08-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種激光軟釬焊金屬材料的吸收率辯識方法在說明書摘要公布了：本發明涉及激光軟釬焊中金屬材料的吸收率辯識技術領域，公開了一種激光軟釬焊金屬材料的吸收率辯識方法，包括以下步驟：第一步：構建數據集；第二步：根據時間步長確定模型數量；第三步：利用matplotlib繪制3D圖確定模型的冪次；第四步：訓練模型；第五步：合并對各時間步的預測結果，生成預測曲線，并對比真實曲線，該激光軟釬焊金屬材料的吸收率辯識方法，實現簡單,損失函數收斂速度快,訓練時對電腦性能要求低。

本發明授權一種激光軟釬焊金屬材料的吸收率辯識方法在權利要求書中公布了：1.一種激光軟釬焊金屬材料的吸收率辯識方法，其特征在于，包括以下步驟： 第一步：構建數據集； 第二步：根據時間步長確定模型數量； 第三步：利用matplotlib繪制3D圖確定模型的冪次； 第四步：訓練模型； 第五步：合并對各時間步的預測結果，生成預測曲線，并對比真實曲線； 所述構建數據集包括數據收集與劃分、數據清洗以及數據集歸一化； 數據收集與劃分包括以下內容：根據焊接實驗生成的溫度變化曲線以及實驗中的變量，篩選出的有效的特征有兩個，即焊接該材料時所使用的功率以及激光接觸面的表面積，在程序中分別使用power和area標識，將溫度作為要預測標簽，使用tem標識； 所述第三步中的3D圖確定模型繪制包括以下內容： S1：繪制兩個變量與標簽之間的三維關系圖； S2:繪制預擬合多項式曲線； S3:合并預擬合曲線與特征標簽關系圖，觀察擬合狀況； S4:根據擬合情況不斷優化多項式模型； S5:經過不斷的迭代后確定出area特征與power特征對應的冪次； 所述第四步中的訓練模型包括以下步驟： S1:組合標簽與特征，并打亂順序，以便后續不同批次的訓練； S2:構建模型； S3:使用標準差為1，均值為0的正態分布初始化模型的參數； S4:使用均方誤差函數作為損失函數； S5:使用梯度下降算法作為優化器，設置學習率為0.001，動量系數momentum為0，L2正則化系數為1； S6:設置隨機梯度下降批大小為1，迭代次數1000次，開始訓練； S7:查看損失函數下降曲線； S8:根據模型訓練后得出的參數，對該時間步的溫度值作出預測。

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廣州大學，其通訊地址為：510006 廣東省廣州市大學城外環西路230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”。