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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利基于规则引擎与梯度筛选的多材料连接工艺智能选型系统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：CN121031129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511563327.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于规则引擎与梯度筛选的多材料连接工艺智能选型系统是由包祖国;魏晨笛;岳中杰;陈秋任;吉宇翔;韩维建设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于规则引擎与梯度筛选的多材料连接工艺智能选型系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于规则引擎与梯度筛选的多材料连接工艺智能选型系统，包括工艺数据库模块、需求输入模块、筛选模块和选型输出模块，筛选模块内置规则引擎梯度筛选机制和多目标优化模型；规则引擎梯度筛选机制用于逐步排除不适用工艺；多目标优化模型基于实际工程约束与多目标优化策略，将性能、成本和可制造性量化为加权评分体系，对筛选后的工艺执行三维度加权评分；实现从传统经验驱动向数据驱动的范式跃迁；可自动生成工艺梯度方案，在新能源车身连接案例中验证：方案生成效率提升5.8倍，开发周期缩短60%，轻量化率突破18%的同时降低全生命周期成本22%‑40%，关键性能达标率98%，为多材料混合连接提供首套理论‑实践闭环解决方案。

本发明授权基于规则引擎与梯度筛选的多材料连接工艺智能选型系统在权利要求书中公布了：1.基于规则引擎与梯度筛选的多材料连接工艺智能选型系统，其特征在于：包括： 工艺数据库模块，储存多类基础连接工艺及其参数； 需求输入模块，接收用户需求输入，将需求输入结构化，并分解为基本内容和数据内容； 筛选模块，内置规则引擎梯度筛选机制和多目标优化模型； 所述规则引擎梯度筛选机制基于矩阵互斥规则，以及基本内容和数据内容，逐步排除不适用工艺； 所述多目标优化模型基于实际工程约束与多目标优化策略，将性能、成本和可制造性量化为加权评分体系，对经规则引擎梯度筛选后的工艺执行三维度加权评分： Sscorei＝αPi+βVi+γMi； 其中，Sscorei为工艺方案i的综合得分，Pi为性能得分，Vi为成本得分，Mi为制造得分，α为性能得分权重，β为成本得分权重，γ为可制造性得分权重； 选型输出模块，输出评分最优的工艺，并以完整的工艺选型支持报告输出； 所述基础连接工艺包括熔化焊接工艺、固相焊接工艺、机械连接工艺、结构胶粘接工艺和复合连接工艺；矩阵互斥规则包括： 当材料满足：碳当量CE≥0.6％或CE≤0.2％、电化学电位差ΔE＞0.5V、熔点差ΔTm＞450℃、ZnMg含量2％和材料间热膨胀系数差Δα＞18×10-6K中的任意一种或多种时，禁用熔化焊接工艺； 当材料壁厚T＜1.0mm时，禁用固相焊接工艺； 当材料满足：连接件壁厚＜螺纹公称直径的0.8倍、延伸率δ＜5％、洛氏硬度HRC＞50母材厚度t＜0.6mm和两板厚度比t1:t2＞4:1中的任意一种或多种时，禁用机械连接工艺； 当服役温度T＞胶粘剂玻璃化转变温度+30℃时，禁用结构胶粘接工艺； 当异种材料电化学电位差ΔE＞0.5V时，禁用复合连接工艺； 所述规则引擎梯度筛选机制中引入动态中断器，基于所述基本内容和数据内容触发所述动态中断器，所述动态中断器包括： 一级中断：重复拆装次数大于对应阈值； 二级中断：表面平整度容差小于对应阈值； 三级中断：连接点强度裕度大于对应阈值； 各级中断之间建立递进式优先级关联：一级中断强制终止当前工艺评估并激活替代工艺库，二级中断触发容差补偿算法或在修正失败时回退至历史可行方案，三级中断启动载荷路径重分配或冗余设计；以及 中断后输出结构化响应指令：一级中断返回不可逆工艺排除报告，二级中断输出表面形貌修正方案，三级中断生成强度强化仿真数据； 经规则引擎梯度筛选机制筛选后，依据失效风险等级对所剩工艺基于其连接性能进行布尔筛选，包括： 抗剪强度τrep≤0.7τmax和抗剥离强度σpeel≥2Ftt，为Ⅰ级致命指标，任一未满足则立即弃用；τmax为工艺对应的材料接头的最大允许剪切强度，Ft为外部施加的拉伸载荷； 疲劳强度Nf≥106和耐久性能tcorr≥15years分别为Ⅱ和Ⅲ级指标，任一未满足触发警告流程，并通过熵权法动态计算权重，并基于理想解逼近法生成工艺贴近度Ci，保留Ci＞0.6的工艺； 基于熵权法生成的权重用于工艺的加权评分，当新增或剔除工艺数据时，重新计算理想解及权重，输出新的排序结果，所述熵权法通过实时获取当前待评工艺的指标数据集，计算各指标的信息熵；包括： 输入当前待评工艺方案集合及其指标数据；构建动态评价矩阵： 其中，xij为工艺i在指标j上的值，矩阵维度随工艺数量m动态变化，n表示评价指标的总数； 消除动态评价矩阵量纲，并计算信息熵： ej信息熵；pij指标特征比重，反映特定工艺方案i在指标j上的数据占该指标总量的比例；其中，ej信息熵值随m工艺数量的变化实时重新计算，rij为经过标准化处理的工艺指标归一化值； 生成熵权： wj第j项指标的熵权；在系统中具体指影响工艺选择的性能维度数量； 基于理想解逼近法计算工艺贴近度Ci，包括： 熵权法输出的权重W构造加权矩阵矩阵X＝[Xij]m×4； 计算正理想解X+与负理想解X-： X+＝τmax,σmax,Nfmax,tcorrmax ＝τmin,σmin,Nfmin,tcorrmin 其中，为当前工艺与正理想解的距离；为当前工艺与负理想解的距离。

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