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龙图腾网获悉昆山捷翔工业设备有限公司申请的专利基于深度学习的柔性电路板三维形变预测与补偿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：CN120850834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511364500.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的柔性电路板三维形变预测与补偿方法是由赖顺华;张雅舒设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的柔性电路板三维形变预测与补偿方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的柔性电路板三维形变预测与补偿方法，涉及电路板技术领域，包括通过获取工艺参数和实际形变数据建立关系数据集，构建变密度网格单元计算应力梯度矩阵，形成形变预测参数矩阵进行三维形变预测，计算形变偏差值后构建反馈补偿矩阵，根据补偿传递链路顺序调整工艺参数，对柔性电路板进行焊接加工，实现形变补偿。本发明能有效提高柔性电路板三维形变预测精度和焊接质量。

本发明授权基于深度学习的柔性电路板三维形变预测与补偿方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的柔性电路板三维形变预测与补偿方法，其特征在于，包括： 获取柔性电路板生产过程中的工艺参数，根据所述工艺参数和柔性电路板的实际三维形变数据建立工艺参数‑形变关系数据集； 沿柔性电路板焊点分布方向构建变密度网格单元，基于所述变密度网格单元的应力形变特征数据计算应力梯度矩阵，基于所述应力梯度矩阵构建形变预测参数矩阵，包括： 沿所述柔性电路板焊点分布方向生成变密度网格单元，所述变密度网格单元在焊点分布区域设置为微观尺度网格单元，在非焊点区域设置为宏观尺度网格单元； 在所述微观尺度网格单元获取第一应力形变特征数据，所述第一应力形变特征数据表征焊点区域的应力分布和形变趋势，并在所述宏观尺度网格单元获取第二应力形变特征数据，所述第二应力形变特征数据表征非焊点区域的应力分布和形变趋势； 基于所述第一应力形变特征数据和所述第二应力形变特征数据的网格密度分布进行多尺度形变场重构，得到应力场重构矩阵； 基于所述应力场重构矩阵计算所述变密度网格单元的应力梯度，将所述应力梯度按照所述变密度网格单元的分布位置生成应力梯度矩阵； 将所述应力场重构矩阵与所述应力梯度矩阵进行特征解耦，提取应力形变关联特征，根据所述应力形变关联特征构建形变预测参数矩阵； 将所述工艺参数‑形变关系数据集输入所述形变预测参数矩阵，计算得到三维形变预测数据，将所述实际三维形变数据与所述三维形变预测数据进行对比，计算形变偏差值； 基于所述形变偏差值构建反馈补偿矩阵，所述反馈补偿矩阵中每个补偿单元按照应力传递方向形成补偿传递链路，根据补偿传递链路的传递特征对工艺参数进行顺序调整得到调整后的工艺参数； 根据调整后的工艺参数对所述柔性电路板进行焊接加工，以对柔性电路板进行三维形变补偿。

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