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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利复合材料细观烧-剥蚀形貌预测方法、装置、设备和存储介质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：CN120977456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511491914.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权复合材料细观烧-剥蚀形貌预测方法、装置、设备和存储介质是由梁军;尚童;葛敬冉;赵瑞;杨晶;郭希诚设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本复合材料细观烧-剥蚀形貌预测方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种复合材料细观烧‑剥蚀形貌预测方法、装置、设备和存储介质，用于涉及复合材料细观形貌演化预测技术领域。该方法包括：获取数据集；确定复合材料细观烧‑剥蚀模型的初始条件、边界条件和剥蚀判据；构建基于细观烧‑剥蚀表面形貌演化的物理信息神经网络模型；将数据集输入物理信息神经网络模型进行迭代训练，获得训练后的物理信息神经网络模型；将待检测复合材料输入训练后的物理信息神经网络模型，获得预测结果。本申请的方法，能够有效地逼近复合材料烧‑剥蚀过程中的细观形貌演化，大大提高了复合材料细观烧‑剥蚀形貌演化求解的速度和精度，具有巨大的应用前景。

本发明授权复合材料细观烧-剥蚀形貌预测方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种复合材料细观烧-剥蚀形貌预测方法，其特征在于，包括： 获取数据集；其中，所述数据集包括基于固定体积分数法对构建的碳-碳复合材料的细观烧蚀模型进行处理所得到的碳-碳复合材料表面细观烧-剥蚀形貌； 确定复合材料细观烧-剥蚀模型的初始条件、边界条件和剥蚀判据； 构建基于复合材料细观烧-剥蚀表面形貌演化的物理信息神经网络模型； 将所述数据集输入所述物理信息神经网络模型进行迭代训练，获得训练后的物理信息神经网络模型； 将待检测复合材料输入所述训练后的物理信息神经网络模型，获得复合材料细观烧-剥蚀形貌演化预测结果； 所述构建基于复合材料细观烧-剥蚀表面形貌演化的物理信息神经网络模型，包括： 基于确定的复合材料细观烧-剥蚀模型的初始条件、边界条件和剥蚀判据，在计算域内选取用于训练的残差点、边界约束点和初始约束点； 构建自定义的多层感知神经网络结构； 基于自定义的改进多层感知神经网络结构构建神经网络，输入训练点进行训练，建立物理信息神经网络模型； 根据所述物理信息神经网络模型获得损失函数，进行训练，获得最终基于复合材料细观烧-剥蚀表面形貌演化的物理信息神经网络模型； 所述在计算域内选取用于训练的残差点、边界约束点和初始约束点包括： 采用拉丁超立方随意抽样在复合材料计算域内选取残差点； 在复合材料顶部边界设置边界约束点，在侧向边界应用对称条件设置边界约束点； 在复合材料表面和内部设置温度和气体浓度的初始约束点。

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