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龍圖騰網獲悉華僑大學;華僑大學南安智能制造研究院申請的專利一種基于離散元法與數據驅動的混料質量預測方法及裝置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：CN120510980B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511005462.7，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權一種基于離散元法與數據驅動的混料質量預測方法及裝置是由譚援強;李杰;鄢世焱設計研發完成，并于2025-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于離散元法與數據驅動的混料質量預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于離散元法與數據驅動的混料質量預測方法及裝置，涉及顆粒材料混料技術領域，該方法利用離散元法構建混料過程的物理仿真模型，能夠精確模擬顆粒物料在不同混料設備內的混合行為，涵蓋多種工藝參數。并引入數據驅動技術，借助機器學習算法，利用DEM仿真生成的大量高保真數據訓練預測模型，從而構建出融合物理機理與數據智能的混合模型。該模型不僅可以根據輸入的混料工藝參數快速、準確地預測混料效果指標，還能反向預測出相應的最優工藝參數，有效提高生產效率。旨在解決現有混料工藝中存在的優化依賴經驗、效率低下、成本高昂以及難以精準預測混料效果等問題。

本發明授權一種基于離散元法與數據驅動的混料質量預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于離散元法與數據驅動的混料質量預測方法，其特征在于，包括： 創建混料工藝的顆粒動力學仿真模型，獲取輸入參數集，根據輸入參數集對顆粒動力學仿真模型進行仿真處理，得到離散元仿真結果數據集，其中，所述顆粒動力學仿真模型包括非球形顆粒幾何模型和混料工藝幾何模型，具體為： 采用多球面法或超二次曲面法構建非球形顆粒幾何模型，使用三維建模軟件構建混料工藝幾何模型，并獲取stl文件，作為混料工藝幾何模型的輸入； 在所述顆粒動力學仿真模型的基礎上，輸入預設的不同工藝參數和物性參數，創建多個顆粒動力學仿真模型，得到多目標離散元混料模型，以模擬同填充水平、轉速、顆粒物性情況下的顆粒運動； 獲取輸入參數集，根據輸入參數集對多目標離散元混料模型進行DEM仿真處理，輸出顆粒運動數據集以及混料質量指標，得到離散元仿真結果集，其中，所述顆粒運動數據集包括顆粒位置、速度、接觸力，所述混料質量指標包括均勻性指數、偏析指數、混料時間； 從所述離散元仿真結果數據集中提取多個混料質量指標，創建初始的數據驅動模型，并采用預設的機器學習算法模型對初始的數據驅動模型進行訓練，具體為： 從所述離散元仿真結果數據集中提取混料罐內部各個區域某一粒徑組顆粒質量分布均勻性、偏析指數以及混料時間T，并將其整理成預設的數據格式，創建初始的數據驅動模型，其公式為：，，，為混料罐內部各個區域某一粒徑組顆粒質量分布均勻性，為混料系統中某顆粒組的標準差，為混料系統中某顆粒組的平均屬性，為當前采樣單元內的顆粒屬性數量，為設置的采樣單元的數量，為當前采樣單元中某一類顆粒的濃度，為偏析指數，為預先設定的系統內細顆粒的質量分數； 采用機器學習算法模型對初始的數據驅動模型進行訓練，以建立工藝參數與質量指標之間的相互映射關系，其中，所述機器學習算法模型包括XGBoost、MLP、KNN或Polynomial； 將預設的混料質量目標值輸入至訓練后的數據驅動模型中，生成混料工藝參數預測值，比對工藝參數預測值與實際值，得到比對結果，并根據所述比對結果進行模型訓練或得到最優驅動模型，生成最終的預測結果，根據所述預測結果，自動調整混料設備運行參數。

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華僑大學;華僑大學南安智能制造研究院，其通訊地址為：362000 福建省泉州市豐澤區城華北路269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”。