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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于BP鲸鱼神经网络算法的钨对称倾侧晶界性能分类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：CN116108649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310032993.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于BP鲸鱼神经网络算法的钨对称倾侧晶界性能分类方法是由曾雉;汪瑜;张传国;魏留明;李磊设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BP鲸鱼神经网络算法的钨对称倾侧晶界性能分类方法在说明书摘要公布了：基于BP鲸鱼神经网络算法的钨对称倾侧晶界性能分类方法，属于金属材料技术领域，解决如何采用BP鲸鱼神经网络算法对钨对称倾侧晶界性能进行预测分类的问题；基于CLS理论得到钨对称倾侧晶界模型的数据库，利用LAMMPS软件完成晶界的建模，在常温常压下建立MD模拟拉伸模型并对模型进行拉伸，从而获得拉伸性能数据库；选取CLS的五个参数作为输入项，选取钨材料的应力应变曲线的拐点个数的3个分类作为输出项；对所述拉伸性能数据库进行训练，通过应力应变曲线的拐点个数进行预测分类；本发明的技术方案通过BP鲸鱼神经网络算法预测材料塑性形变机制的分类，通过对应力应变曲线的拐点个数对材料性能进行分类，实现直接预测钨材料的力学性能的目的。

本发明授权基于BP鲸鱼神经网络算法的钨对称倾侧晶界性能分类方法在权利要求书中公布了：1.基于BP鲸鱼神经网络算法的钨对称倾侧晶界性能分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于CLS理论得到钨对称倾侧晶界模型的数据库，利用LAMMPS软件完成晶界的建模，在常温常压下建立分子动力学模拟拉伸模型并对模型进行拉伸，从而获得拉伸性能数据库； 选取相重位点阵CLS的五个参数作为BP鲸鱼神经网络算法的输入项，即重合位置密度、相重位点阵CLS的旋转角θ、旋转轴向量的模、以及与旋转轴向量正交的两个向量、的模、这五个参数作为BP鲸鱼神经网络算法的输入项； 选取钨材料的应力应变曲线的拐点个数的3个分类作为BP鲸鱼神经网络算法的输出项； 所述钨材料的应力应变曲线的拐点个数的3个分类具体如下： 第1类：有强化阶段的曲线，有3个拐点； 第2类：没有强化阶段的曲线，但有屈服阶段，曲线有2个拐点； 第3类：没有强化阶段，没有屈服阶段，曲线有1个拐点； 对所述拉伸性能数据库进行训练，通过应力应变曲线的拐点个数进行预测分类，达到对钨晶界拉伸后的力学性能预测分类的目的。

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