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龙图腾网获悉西安石油大学申请的专利基于图谱识别的吸波优化方法及系统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：CN120748582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511223599.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于图谱识别的吸波优化方法及系统是由郭绍丽;张超超;戴铭涵;李娟妮设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图谱识别的吸波优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及吸波材料优化技术领域，公开了基于图谱识别的吸波优化方法及系统。该方法通过获取多类吸波材料的构型数据信息，构建包含材料构型特征与复合布局关系的材料性能图谱，并对图谱执行图结构分析操作以提取节点间拓扑依赖关系并完成多跳信息传递。基于拓扑依赖关系与多跳信息传递结果识别对吸波性能起主导作用的关键结构组合，将其作为约束参考设定包含材料类型、厚度、形貌结构、排列序列的优化变量约束空间。将材料性能图谱与优化变量约束空间作为筛选条件，依据优化引导算法在图谱中选择吸波性能预测得分高的构型方案。该方法实现了吸波材料构型的智能化优化设计，有效提升了吸波性能优化的准确性与效率。

本发明授权基于图谱识别的吸波优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图谱识别的吸波优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多类吸波材料的构型数据信息； 将所述构型数据信息作为构建基础，根据所述构型数据信息构建包含材料构型特征与复合布局关系的材料性能图谱；对所述材料性能图谱执行图结构分析操作，提取节点间拓扑依赖关系并完成多跳信息传递；基于所述拓扑依赖关系与多跳信息传递结果识别对吸波性能起主导作用的关键结构组合；将所述关键结构组合作为约束参考，设定包含材料类型、厚度、形貌结构、排列序列的优化变量约束空间；将所述材料性能图谱与优化变量约束空间作为筛选条件，在所述材料性能图谱中依据优化引导算法选择吸波性能预测得分高的构型方案； 根据所述构型数据信息构建包含材料构型特征与复合布局关系的材料性能图谱，包括： 收集不同吸波材料的构型特征数据，所述构型特征数据包括材料微观结构参数与宏观复合布局信息；记录所述构型特征数据中各材料间的复合布局关系；为所述构型特征数据标注对应的吸波强度参数；将标注后的构型特征数据作为图谱节点，将所述复合布局关系作为图谱边权，建立节点与边权关联的材料性能图谱； 设定包含材料类型、厚度、形貌结构、排列序列的优化变量约束空间，包括： 确定吸波材料的可选类型范围，所述类型范围包括碳基材料、磁性材料、复合纳米材料；设定各类型材料的厚度取值区间，所述取值区间根据材料吸波频段需求确定；限定材料微观形貌结构的可选形态，所述形态包括颗粒状、片状、纤维状；规定材料在复合体系中的排列序列规则，所述规则包括交替排列、层状堆叠、梯度分布； 在所述材料性能图谱中依据优化引导算法选择吸波性能预测得分高的构型方案，包括： 为所述材料性能图谱中每个节点组合分配初始得分值；根据所述节点组合对应的吸波强度参数与优化变量约束空间的匹配程度，调整所述初始得分值生成预测得分；按照所述预测得分从高到低对节点组合进行排序，选择排序结果中前预设数量的节点组合作为候选构型方案；在所述候选构型方案中选取预测得分最高的方案作为最终推荐构型方案。

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