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龙图腾网获悉南京理工大学;中国兵器科学研究院宁波分院申请的专利一种同质异构低合金高强钢结构电弧增材制造工艺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：CN119973294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510334257.9，技术领域涉及：B23K9/04；该发明授权一种同质异构低合金高强钢结构电弧增材制造工艺是由蔡润欢;黄钰琪;柏关顺;彭勇;段梦伟;王克鸿;张魁设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种同质异构低合金高强钢结构电弧增材制造工艺在说明书摘要公布了：本发明公开了一种同质异构低合金高强钢结构电弧增材工艺，涉及电弧增材制造的技术领域,包括对低合金高强钢丝材进行热处理和拉伸试验获取试验数据，根据所述试验数据建立工艺参数‑性能预测模型；获取目标结构件的性能需求，根据所述性能需求利用工艺参数‑性能预测模型拟定工艺参数；利用电弧增材制造系统对所述低合金高强钢丝材进行电弧增材，获取低合金高强钢结构件；利用红外热成像仪获取所述低合金高强钢结构件的温度信息，并根据温度信息实时调整所述工艺参数，获取目标结构件；实现析出强化相的梯度分布，并实现合金元素原位强化低合金高强钢材料的同质异构，满足目标结构件对不同强度与塑性的多样化需求。

本发明授权一种同质异构低合金高强钢结构电弧增材制造工艺在权利要求书中公布了：1.一种同质异构低合金高强钢结构电弧增材工艺，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，对低合金高强钢丝材进行热处理和拉伸试验获取所述低合金高强钢丝材的试验数据，根据所述试验数据建立工艺参数-性能预测模型； 步骤S2，获取目标结构件的性能需求，根据所述性能需求利用工艺参数-性能预测模型拟定工艺参数； 步骤S3，利用电弧增材制造系统对所述低合金高强钢丝材进行电弧增材，获取低合金高强钢结构件； 步骤S4，利用红外热成像仪获取所述低合金高强钢结构件的温度信息，并根据温度信息实时调整所述工艺参数，获取目标结构件； 所述步骤S1具体包括以下步骤： 步骤S101，对通过合金元素原位强化的低合金高强钢丝材进行三次正火和m次空冷，其中，m为大于1的自然数，获取第一低合金高强钢，针对第一低合金高强钢设置梯度回火参数，并根据所述梯度回火参数对第一低合金高强钢进行回火操作，得到第二低合金高强钢，所述梯度回火参数包括梯度回火温度和梯度回火时间； 步骤S102，利用透射电子显微镜针对所述第二低合金高强钢进行TEM分析，获取析出相信息，针对所述第二低合金高强钢进行拉伸试验，获取所述第二低合金高强钢的拉伸性能信息，将所述析出相信息、所述拉伸性能信息和所述梯度回火参数进行一一对应获取第一映射关系，所述析出相信息包括析出相密度、析出相尺寸和析出相错配度，所述拉伸性能信息包括弹性极限、伸长率、弹性模量、比例极限、面积缩减量、拉伸强度、屈服点和屈服强度，所述TEM分析是一种高分辨率的电子显微镜技术，主要用于观察材料的微观结构和成分； 步骤S103，调整所述梯度回火参数，并重复步骤S101~S102，获取n组试验数据，其中，n为自然数，将所述试验数据存储至数据库，并根据所述梯度回火参数设定相应工艺参数建立低合金高强钢的工艺库，并提取数据库中的拉伸性能信息作为输入，提取数据库中的梯度回火参数作为输出，利用支持向量机算法和遗传算法训练机器学习模型，直至模型拟合度大于等于第一预期阈值，则获取工艺参数-性能预测模型； 所述步骤S4具体包括以下步骤： 根据第一工艺参数对低合金高强钢丝材进行电弧增材，获取目标低合金高强钢结构件，并利用红外热成像仪实时获取所述目标低合金高强钢结构件的红外辐射能量分布图，通过所述红外辐射能量分布图得到所述目标低合金高强钢结构件的温度信息，将所述温度信息输入工艺库获取第二工艺参数，并通过所述第二工艺参数进行电弧增材； 利用支持向量机算法和遗传算法获取工艺参数-性能预测模型包括： 提取试验数据中的梯度回火参数和对应的拉伸性能信息合并为样本训练集，将所述样本训练集按照一定比例进行划分获取训练集和测试集，利用二进制编码方式对支持向量机的核函数类型、核参数和惩罚因子进行编码，根据所述样本训练集随机产生初始种群，利用支持向量机算法根据所述样本训练集进行回归预测，所述拉伸性能信息作为预测输入，所述梯度回火参数作为预测输出，利用均方误差公式获取各个初始种群的适应度值，对所述初始种群进行选择、交叉和变异的遗传算子操作，产生下一代种群，直至下一代种群的适应度值大于等于第二预期阈值，则输出最优核参数，并利用所述最优核参数建立初级工艺参数-性能预测模型，将所述测试集输入所述初级工艺参数-性能预测模型进行测试，获取模型拟合度，若模型拟合度大于等于第一预期阈值，则获取工艺参数-性能预测模型，若模型拟合度小于第一预期阈值，则调整模型参数。

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南京理工大学;中国兵器科学研究院宁波分院，其通讯地址为：211000 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200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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