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龙图腾网获悉国家康复辅具研究中心申请的专利一种基于深度学习的压电水凝胶性能优化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：CN121034490B 。

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：202511116286.4，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于深度学习的压电水凝胶性能优化方法是由郭琳;李立峰;张莹莹;赵钰;许海艳设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的压电水凝胶性能优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的压电水凝胶性能优化方法，涉及材料制备技术领域，包括配制双官能团单体的水凝胶前驱体溶液，加入交联剂N,N'‑亚甲基双丙烯酰胺并搅拌溶解，得到均一透明溶液；将均一透明溶液注入聚四氟乙烯模具中，采用刮刀涂布法控制湿膜厚度并进行紫外引发聚合，形成凝胶薄膜；将凝胶薄膜裁切成样品，测量初始压电系数、介电常数和介电损耗因子，获得初始性能数据。本发明通过创新性地结合对抗网络和强化学习技术，构建了一套完整的压电水凝胶智能优化体系，对抗网络动态极化控制步骤利用物理约束的对抗训练生成非对称三角波极化方案，实现了极化参数与材料动态响应的精确匹配。

本发明授权一种基于深度学习的压电水凝胶性能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的压电水凝胶性能优化方法，其特征在于：包括， 配制双官能团单体的水凝胶前驱体溶液，加入交联剂N,N'-亚甲基双丙烯酰胺并搅拌溶解，得到均一透明溶液； 将均一透明溶液注入聚四氟乙烯模具中，采用刮刀涂布法控制湿膜厚度并进行紫外引发聚合，形成凝胶薄膜； 将凝胶薄膜裁切成样品，测量初始压电系数、介电常数和介电损耗因子，获得初始性能数据； 将初始性能数据输入对抗网络，生成非对称三角波极化方案，并通过高压放大器加载至样品进行极化处理； 将极化处理后的样品浸入pH可调的缓冲溶液中，获得特定Zeta电位范围的样品，测量特定Zeta电位范围样品，得到界面双电层特性数据； 将界面双电层特性数据输入强化学习模型，得到pH值和离子浓度条件，并对特定Zeta电位范围的样品进行处理；对处理后的特定Zeta电位范围的样品进行压电系数、功率密度和循环稳定性测试，获得性能数据； 将初始性能数据输入对抗网络，生成非对称三角波极化方案，并通过高压放大器加载至样品进行极化处理，包括以下步骤， 将初始性能数据进行范围规划，生成标准化性能向量，通过损失函数对对抗网络进行训练，得到训练后的对抗网络； 将标准化性能向量输入到对抗网络中，得到非对称三角波参数，形成非对称三角波极化方案，通过COMSOL仿真检查生成波形的电场均匀性，去除不合格的非对称三角波极化方案； 初始化Trek610E高压放大器和FLIRA655sc热像仪，将样品浸入硅油浴，按生成波形施加电场，记录实际电压和电流曲线，得到极化处理的样品。

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