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龙图腾网获悉中国测试技术研究院声学研究所申请的专利基于机器学习的声学材料隔声性能评估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：CN120974853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511500271.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于机器学习的声学材料隔声性能评估方法是由付志勇;万宇鹏;杨锐;蒋石顺;张春怡;李旭巍;吴涛设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的声学材料隔声性能评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的声学材料隔声性能评估方法，包括进行图像识别获取声学材料第一表观特征，构建声学材料图神经网络，根据声学材料图神经网络预测有限元关键参数并进行声学模拟获得预测基本隔声性能，根据深度隔声性能预测模型获得预测深度隔声性能，根据声学材料设计目标确定第一性能权重，根据所述环境状态修正所述第一性能权重获得第二性能权重，根据所述第二性能权重、所述预测深度隔声性能和所述预测基本隔声性能确定隔声评分，根据所述隔声评分确定待评估声学材料隔声等级。该方法可以精准高效地进行声学材料隔声性能评估，同时为声学材料的研发、选型与应用提供了强有力的技术支撑。

本发明授权基于机器学习的声学材料隔声性能评估方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的声学材料隔声性能评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在实验室环境下对声学材料进行声学试验获取试验基本隔声性能，识别声学材料多模态图像获取声学材料第一表观特征，直接测定获取声学材料第二表观特征；所述第一表观特征包括孔隙率、孔隙比、纤维取向、层状结构状态和RGB反射率；所述第二表观特征包括流阻、尺寸和密度； S2、根据所述第一表观特征和所述第二表观特征构建不同材料类别声学材料有限元模型进行声学模拟获得模拟基本隔声性能，根据所述模拟基本隔声性能和所述试验基本隔声性能优化声学材料有限元模型输出有限元关键参数，构建声学材料图神经网络； S3、将待评估声学材料第一表观特征和第二表观特征输入声学材料图神经网络获得第一预测有限元关键参数，调整预测有限元关键参数并进行声学模拟获得预测基本隔声性能； S4、采集实际场景中声学材料的混合隔声数据和环境状态，对所述混合隔声数据进行深度时序特征提取获得深度隔声特征，直接测定声学材料的深度隔声性能，构建深度隔声性能预测模型； S5、将待评估声学材料在实际场景的混合隔声数据和环境状态输入所述深度隔声性能预测模型获得预测深度隔声性能，根据声学材料设计目标确定第一性能权重，根据所述环境状态修正所述第一性能权重获得第二性能权重； S6、根据所述第二性能权重、所述预测深度隔声性能和所述预测基本隔声性能确定隔声评分，根据所述隔声评分确定待评估声学材料隔声等级。

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