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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京长江工业技术研究院有限公司申请的专利基于融合网络的复合材料浸渍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：CN117370888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311308565.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于融合网络的复合材料浸渍优化方法是由范聪泽;单忠德;陈意伟;郑菁桦;宋文哲;孙俊锴;宋亚星设计研发完成，并于2023-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合网络的复合材料浸渍优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于融合网络的复合材料浸渍优化方法，其中首先在纤维表面施胶层，然后进行浸渍工艺。但随着工艺流程增加，整体工艺的耦合参数也增加，呈现深度耦合状态。为解决传统RNN网络在多因素长时序应用场景中的长时依赖问题，本申请提出了一种T‑BiRNN网络架构，利用基于随机多耦合特征的原理对展纤、喷涂和浸渍等过程的重要影响工艺参数进行分析。并且在传播过程中，该网络增加了喷射施胶层的权重参数，并进行调节学习，以观察喷射施胶层对最终结果的影响系数。通过本次申请能够显著提高复合材料浸渍工艺的效率和质量。

本发明授权基于融合网络的复合材料浸渍优化方法在权利要求书中公布了：1.基于融合网络的复合材料浸渍优化方法，其特征在于：包括如下步骤： 1）浸渍工艺优化： 在展纤过程中在纤维的表面上喷上热塑性施胶层，使其表面覆盖一层极性分子，增加树脂材料和纤维的结合性能，施胶层喷涂完毕后，再通过熔融区，浸渍最终的树脂材料，以提高增强丝材性能； 2）参数设定以及数据处理; 通过采集特征数据包括有展纤本身过程当中的张力，速度，间距，拉伸力，温度，展纤过程中伴随施胶的压力，喷涂距离，角度，气体流量，喷涂层的厚度以及最后浸渍的浸渍时间，浸渍温度，树脂浓度，浸渍速率，即共录入有14个特征数据，分别对应需要收集的特征参数，需要映射的目标值包括两个方面，浸渍的程度以及内部缺陷的数量，在特征参数以及目标值表征完毕后，对所有值进行标准化处理； 3）T-BiRNN网络架构设定; T-BiRNN网络架构，主体架构分为两个架构，分为左侧的单特征选择网络，以及右侧的工艺区域特征选择网络，两种网络均为单独训练，在预测时进行合并输出； 4）施胶参数影响分析； 本步骤中将特征进行Shuffle操作，即将原本的数据打乱顺序，呈现一个无序状态，再将其按照分割公式进行分割，即分割成几组不同大小的子向量，其中每个子向量之间不存在重叠区域，且将单独的喷射涂胶层将作为主要输入值，采用映射提取公式去映射展纤以及浸渍中特征，形成类Skip-gram结构； 5）长时依赖规避； 根据步骤4）分割后的子向量中间输出值提出一种采用长时依赖规避问题，具体表现为将子向量中提取出的高阶特征信息进行提前截取，并将其进行整合为n组Vec向量，采用判定公式对这n组Vec向量进行统合分析； 6）区域时序分析; 为了评估新添加的工艺整体流程对于展纤以及浸渍的影响，对原有14个特征根据区域进行拼接，形成三个特征向量即展纤，施胶，浸渍，每组向量的维度为1*5，其中如果长度不够则采用PAD进行填充，将上述三个特征向量采用RNN直接进行分析，当网络训练完成后，即该网络输出的浸渍的程度以及内部缺陷的数量预测值与实际值拟合度较好时，则采用调节公式进行判定施胶工艺对整体流程的重要度； 7算法模型部署应用; 本步骤进行部署应用，首先根据本次步骤6）进行区域性分析，查看施胶层对本次工艺是否能够产生足够的影响，其次在具体参数中进行调整，利用步骤4）进行施胶层单个特征对哪些原有工艺参数会产生高影响值分析，最终通过5）分析是否可以采用高阶截取，使得整个向量的长度降低，减小长时依赖提高计算速度，输出预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;南京长江工业技术研究院有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。