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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利复合材料壁板组件极限承载力的预测方法及装置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：CN120995894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511509750.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权复合材料壁板组件极限承载力的预测方法及装置是由周奇;郭锡周;黄佳设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本复合材料壁板组件极限承载力的预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种复合材料壁板组件极限承载力的预测方法，属于材料预测技术领域。该方法包括：通过采集设备采集复合材料壁板组件的多张受力图片，得到图片数据集，每张受力图片对应一个时间步，对图片数据集中的每张受力图片进行预处理，得到目标图片集；将目标图片集输入到训练好的外力预测模型中，得到目标图片集中每张图片对应的外力预测值；基于每张图片对应的外力预测值，得到外力‑时间变化曲线；基于外力‑时间变化曲线训练极限承载力预测模型，通过极限承载力预测模型进行迭代预测，得到复合材料壁板组件极限承载力的预测值。该方法提升了复合材料壁板组件极限承载力的预测的准确性和可靠性。

本发明授权复合材料壁板组件极限承载力的预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种复合材料壁板组件极限承载力的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过采集设备采集复合材料壁板组件的多张受力图片，得到图片数据集，每张受力图片对应一个时间步，对所述图片数据集中的每张受力图片进行预处理，得到目标图片集； 将所述目标图片集输入到训练好的外力预测模型中，得到目标图片集中每张图片对应的外力预测值； 基于每张图片对应的外力预测值，得到外力-时间变化曲线； 基于所述外力-时间变化曲线训练极限承载力预测模型，通过所述极限承载力预测模型进行迭代预测，得到复合材料壁板组件极限承载力的预测值； 所述对所述图片数据集中的每张受力图片进行预处理，得到目标图片集，包括： 基于每张受力图片中材料壁板随外力变形最明显的部分创建掩膜，将掩膜外的图片部分全部设为黑色； 对每张受力图片中的黑色部分进行裁剪，得到裁剪后的受力图片； 基于膨胀操作平滑裁剪后的每张受力图片的边界，使每张受力图片的边缘更加平滑，图片更加连续，得到目标图片集； 所述将所述目标图片集输入到训练好的外力预测模型中，得到目标图片集中每张图片对应的外力预测值，包括： 将所述目标图片集输入到CNN模块中，得到目标图片集中每张图片的局部特征； 将所述目标图片集输入到Transformer模块中，得到目标图片集中每张图片的全局特征； 基于门控机制将每张图片的局部特征和全局特征进行融合，得到每张图片对应的融合特征； 将每张图片对应的融合特征输入到全连接网络，得到目标图片集中每张图片对应的外力预测值； 其中，所述外力预测模型为CNN-Transformer模型，所述CNN-Transformer模型包括CNN模块和Transformer模块。

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