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龙图腾网获悉中国科学院山西煤炭化学研究所申请的专利一种聚丙烯腈基碳纤维的制备工艺的智能开发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：CN119150662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411114112.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种聚丙烯腈基碳纤维的制备工艺的智能开发方法是由孙同庆;赵宇飞;邵伟;隋敏;毛毅兴设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种聚丙烯腈基碳纤维的制备工艺的智能开发方法在说明书摘要公布了：本发明关于一种聚丙烯腈基碳纤维的制备工艺的智能开发方法，包括如下步骤：构建出包括第一总模型、第一类子模型、第二总模型及第二类子模型的预测模型。第一总模型是以全线工艺参数为输入、以聚丙烯腈基碳纤维的性能数据为输出的机器学习算法模型。第一类子模型是以局部工艺参数为输入、以局部工艺处理后的纤维性能数据和或结构数据为输出的机器学习算法模型。第二总模型是以聚丙烯腈基碳纤维的性能数据为输入、全线工艺参数为输出的机器学习算法模型。第二类子模型是以聚丙烯腈基碳纤维的性能数据为输入、以局部工艺参数为输出的机器学习算法模型。本发明借助预测模型，实现碳纤维制备工艺的智能开发，显著降低碳纤维开发调试过程的试错成本。

本发明授权一种聚丙烯腈基碳纤维的制备工艺的智能开发方法在权利要求书中公布了：1.一种聚丙烯腈基碳纤维的制备工艺的智能开发方法，其特征在于，所述智能开发方法包括如下步骤： 构建预测模型步骤：基于聚丙烯腈基碳纤维的工艺数据集，构建出第一总模型、第一类子模型、第二总模型及第二类子模型；其中，所述第一总模型是以聚丙烯腈基碳纤维制备过程中的全线工艺参数为输入、以聚丙烯腈基碳纤维的性能数据为输出的机器学习算法模型；所述第一类子模型是以聚丙烯腈基碳纤维制备过程中的局部工艺参数为输入、以局部工艺处理后的纤维性能数据和或结构数据为输出的机器学习算法模型；所述第二总模型是以聚丙烯腈基碳纤维的性能数据为输入、聚丙烯腈基碳纤维制备过程中的全线工艺参数为输出的机器学习算法模型；所述第二类子模型是以聚丙烯腈基碳纤维的性能数据为输入、以聚丙烯腈基碳纤维制备过程中的局部工艺参数为输出的机器学习算法模型； 设定判据条件步骤：设定所需聚丙烯腈基碳纤维的目标性能指标；设定所述全线工艺参数中的每个工艺点的参数范围；设定第一总模型、第二总模型、第一类子模型、第二类子模型的输出判据条件； 工艺搜索步骤：根据设定的聚丙烯腈基碳纤维的目标性能指标，先运行第二总模型，产生一组全线工艺参数；若所产生的全线工艺参数满足所述第二总模型的输出判据条件，则运行第二类子模型，否则循环迭代重新运行所述第二总模型，产生一组全线工艺参数； 若所述第二类子模型的输出均满足所述第二类子模型的输出判据条件，则将第二类子模型的输出覆盖替换第二总模型的输出工艺参数的对应内容，重新形成一组全线工艺参数，接下来，运行第一类子模型，否则循环迭代重新运行所述第二总模型，产生一组全线工艺参数； 若所述第一类子模型的输出均满足所述第一类子模型的输出判据条件，则运行第一总模型，否则循环迭代重新运行所述第二总模型，产生一组全线工艺参数； 若所述第一总模型的输出满足所述第一总模型的输出判据条件，则记录相应的全线工艺参数，作为筛选出的全线工艺参数；若所述第一总模型的输出不满足所述第一总模型的输出判据条件，则循环迭代重新运行所述第二总模型，产生一组全线工艺参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院山西煤炭化学研究所，其通讯地址为：030001 山西省太原市桃园南路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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