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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种航空航天智能制造大模型构建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：CN120372834B 。

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：202510884312.1，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种航空航天智能制造大模型构建方法是由汪俊;曹立群;宋雅各;吴巧云;易程设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空航天智能制造大模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种航空航天智能制造大模型构建方法，包括：采集原始数据，进行预处理和数据关联，构建航空航天智能制造数据库；建立知识采集与结构化转换流水线、多维度关联的领域知识图谱、知识质量控制体系和动态更新机制，构建专业知识库；对齐跨模态制造数据，生成语料库；结合基座通用大模型预训练，注入专业术语语义及多模态关联能力，完成知识迁移；基于预训练后的航空航天智能制造大模型，构建航空航天制造认知智能体，形成复杂工程问题解决框架；通过两阶段渐进式多任务训练策略优化专业能力，结合在线学习与增量更新机制，实现生产环境的动态适配。本发明显著提升了航空航天智能制造的智能化水平。

本发明授权一种航空航天智能制造大模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种航空航天智能制造大模型构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、搭建专业数据采集与管理系统，从航空航天智能制造实际场景中，采集大量的原始航空航天智能制造真实数据，并进行预处理和数据关联，构建航空航天智能制造数据库； S2、面向航空航天智能制造领域多模态知识源，建立知识采集与结构化转换流水线、多维度关联的领域知识图谱、知识质量控制体系和动态更新机制，构建航空航天智能制造专业知识库；步骤S2具体包括： S21、构建面向航空航天智能制造的多模态知识采集与结构化转换流水线，具体为：对知识数据中的结构化文档进行直接采集，对半结构化文本和非结构化数据，通过自然语言处理技术解析关键知识要素，并将其转化为结构化的三元组形式；然后对视频类非结构化数据，采用计算机视觉分析技术，提取操作步骤过程的关键帧序列，并标注其中的工艺要点；同时建立专家知识录入界面，支持工艺工程师以表单化方式贡献隐性经验； S22、构建多维度关联的航空航天智能制造领域知识图谱，以产品族谱、工艺流、故障树为核心轴线，进行知识网络的组织；具体通过定义“零件-材料-工艺”三层本体模型，将零件设计规范关联至材料特性库，并映射至加工参数知识，同时构建工艺约束规则库，通过逻辑表达式描述工序依赖关系，并链接至检测标准；此外整合历史故障案例库，建立“异常现象-根因-解决措施”的因果链，形成可溯源的诊断知识网； 并采用图数据库Neo4j与向量数据库Milvus的混合架构以满足复杂知识网络的高效存储及应用；图数据库Neo4j存储显性结构化关系，向量数据库Milvus则通过深度学习模型生成嵌入语义向量，支持相似性检索；最后再建立知识证据库，将每条知识节点关联至原始依据，确保知识节点与来源证据的双向链接； S23、构建贯穿全流程的知识质量控制体系；设立双重知识验证机制：通过逻辑一致性检查自动发现并提报冲突规则，触发人工审核流程，并基于历史数据回溯来验证知识有效性；建立版本控制体系，记录知识项的修订历史与生效时间，确保适航认证时可追溯每项工艺规则的依据版本；在访问与使用层面，采用属性基访问控制权限管理，根据人员角色、项目密级动态控制知识访问范围，为核心工艺参数设置审批解锁流程，保障知识资产的安全性； S24、建立动态更新机制，持续推进知识库优化；设置知识新鲜度监控指标KFI，定期同步国际标准更新；通过机器学习分析新产生的生产数据，自动提取有价值的潜在知识模式，且提取出的知识模式需经过领域专家的审核确认后才入库；此外再搭建在线协作平台汇集一线人员的隐性经验，完成航空航天智能制造专业知识库的构建； S3、对齐跨模态制造数据，生成航空航天智能制造领域语料库；结合基座通用大模型进行预训练，通过掩码语言建模任务与对比学习注入专业术语语义及多模态关联能力，完成基座模型的航空航天领域知识迁移，得到预训练后的航空航天智能制造大模型； S4、基于预训练后的航空航天智能制造大模型，构建航空航天制造认知智能体AMCA，形成一个完整、动态、可自我完善的复杂工程问题解决框架； S5、通过两阶段渐进式多任务训练策略，对大模型进行监督微调和强化学习对齐，优化大模型在航空航天智能制造领域的专业能力，并结合在线学习与增量更新机制，实现航空航天智能制造大模型动态适配实际生产环境的需求；最终完成航空航天智能制造大模型的构建。

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