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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十八研究所申请的专利一种基于知识图谱的导电胶膜固化参数辅助决策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：CN118780172B 。

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：202410936440.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于知识图谱的导电胶膜固化参数辅助决策方法是由邹嘉佳;黄梦秋;赵丹;李磊;陈放;潘旷;杨静;储政勇;梁瑞丽设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的导电胶膜固化参数辅助决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的导电胶膜固化参数辅助决策方法，属于无源组件组装技术领域。本发明通过导电胶膜固化工艺知识图谱，能够对新型导电胶膜提供多级固化参数，为新型导电胶膜的研制和应用提供技术支持，解决了大型无源组件加工单位无法提供可加工性有效依据和加工参数的问题；通过固化动力学仿真模型节省了验证次数，通过多次自主学习和迭代后，训练误差可小于10％，提高了新材料的验证效率，节约了验证成本和验证时间；导电胶膜固化参数知识图谱后期可以作为导电材料基因组的子库，为导电胶膜的配方设计提供基础，加快我国高端电子材料研发进度。

本发明授权一种基于知识图谱的导电胶膜固化参数辅助决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的导电胶膜固化参数辅助决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：知识图谱嵌入 将导电胶膜的产品手册导入知识图谱数据库； S2：固化工艺参数推荐 基于知识图谱学习，进行固化程度预测，并推荐固化工艺参数； S3：仿真验证； 使用固化动力学仿真模型，对推荐的固化工艺参数的固化过程进行仿真，快速验证可行性；根据仿真结果进行决策判断，对不符合要求的返回至步骤S2，直至符合要求；根据仿真结果输出最终结论； S4：人工判定 根据最终结论中进行实际加工，得到最终的固化工艺参数； S5：迭代优化 将实际效果作为判定结果嵌入知识图谱，完成知识图谱关系优化升级； 在所述步骤S1中，导电胶膜的产品手册中包括如下信息：导电胶膜的牌号、生产企业、基体树脂、固化体系、银粉含量、剪切强度、体积电阻率、热膨胀系数、玻璃化转变温度； 在所述步骤S1中，在构建知识图谱数据库时，需要对实体和关系进行构建；其中，实体包括导电胶膜的本征特性、固化工艺参数，在进行实体构建时根据学术或行业的公理、定理、公式、公知，确定实体中的重要要素，通过定义核心概念、层次结构、概念属性，再定义属性类型和属性关系，最后创建实体；在进行关系构建时，选用ComplEx模型作为知识图谱嵌入模型，通过知识抽取与实例填充进行关系的构建； 在所述步骤S1中，根据知识图谱数据中各实体以及关系，将不同导电胶膜的固化工艺参数推荐，转化为知识图谱中相关问题的实体搜索； 在所述步骤S1中，将已有导电胶膜的固化工艺参数导入知识图谱数据库，采用规则推理以及深度学习和强化学习的结合，使用生成模型、鉴定模型和优化器进行工艺参数推荐模型的训练和判定； 其中，工艺参数推荐模型通过生成模型、鉴定模型和优化器组合形成，生成模型使用循环神经网络模型，鉴定模型使用卷积神经网络模型，优化器使用图卷积模型； 导电胶膜本征特性包括环氧树脂类型、固化体系类型、固体含量、粘度；固化工艺参数包括固化设备、升温方式、固化温度、固化时间，其中，固化设备包括真空袋压罐、真空热压机；升温方式包括升温降温速率、直接加热；固化温度包括初始温度、预固化温度、固化温度；固化时间包括升温时间和加压时间； 在所述步骤S3中，固化动力学仿真模型包括n级模型、自催化模型、Kamal模型和无模型，具体如下： n级模型： 自催化模型： Kamal模型： 无模型： 其中，k1＝A1exp-E1RT，k2＝A2exp-E2RT，β为升温速率，α为指定的转化率，Tα即在指定转化率处的温度，i为组数，Const为包含了指前因子A的常数，Eα即为在指定转化率处的表观活化能，R为常数，为固化速率；t为反应时间，k为反应速率常数，n、m为反应级数，exp-ERT来自于Arrhenius方程； 在所述步骤S5中，将按照步骤S3推荐的固化参数实际加工后的性能输入知识图谱，与评估值进行对比，将训练的工艺参数推荐模型的权值和阈值保存起来，用于后续的性能预测，降低训练误差。

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