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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法及系统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：CN120473055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510980823.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法及系统是由魏铖;洪展坤设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及金属制品机械性能预测技术领域，提供一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法及系统，方法包括数据融合分析、材料本构性能预测、机械性能质量预测和性能检测评估；该方法通过引入结构演化改进因子与因果图嵌入强化学习模型，实现了从工艺参数到材料本构性能再到最终力学性能的全过程智能建模与因果推理，具备性能预测、成因解释与优化建议三重能力，显著提升复杂结构件的服役前评估与质量控制效率；通过构建“数据融合—材料建模—性能预测—检测评估”四模块一体化联动系统，实现了从原始数据到性能评估的全链条闭环式分析。

本发明授权一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据融合分析，得到金属制品特征优化数据； 步骤S2：材料本构性能预测，依据所述金属制品特征优化数据，采用结合结构演化改进的多因子金属材料本构建模方法，进行材料本构性能预测，得到材料本构预测参数，包括以下步骤：步骤S21：输入特征处理；步骤S22：本构目标定义；步骤S23：基础预测模型构建，构建标准XGBoost模型作为回归预测模型的基础模型，并通过最小化平方误差损失函数进行模型预测优化；步骤S24：结构演化改进因子构建，通过定义工艺趋势函数并构建趋势偏离度指标函数，表示材料结构本体受工艺参数加工影响的趋势偏离度，得到趋势偏离度损失项，并使用所述趋势偏离度损失项进行结构演化改进因子构建，通过将所述趋势偏离度损失项和所述最小化平方误差损失进行加权，进行损失加权融合，得到综合损失函数；步骤S25：材料本构预测； 步骤S3：机械性能质量预测，依据所述材料本构预测参数和所述金属制品特征优化数据，采用结合因果图改进嵌入的强化学习性能预测方法，进行机械性能质量预测，得到机械性能预测参数，包括以下步骤：步骤S31：输入特征编码，整合所述材料本构预测参数和所述金属制品特征优化数据，进行机械性能质量预测的特征编码，得到状态变量特征数据；步骤S32：构建金属制品机械因果图；步骤S33：构建强化学习环境；步骤S34：构建因果嵌入策略网络；步骤S35：构建机械因果嵌入奖励，引入等级函数进行因果嵌入奖励改进；步骤S36：机械性能质量预测； 步骤S4：金属制品机械性能检测，结合所述机械性能预测参数和实际金属制品检测实验样本，进行对比分析、误差分析和预测偏差分析，得到机械性能检测综合参考数据。

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