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龙图腾网获悉山东裕兴机械有限公司申请的专利一种基于机器学习的高强度高韧性的凿岩钎具钢性能智能分析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：CN120319373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510395505.0，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于机器学习的高强度高韧性的凿岩钎具钢性能智能分析方法是由樊遵帅;刘杰设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的高强度高韧性的凿岩钎具钢性能智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于钢铁性能智能分析技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的高强度高韧性的凿岩钎具钢性能智能分析方法。该方法先收集凿岩钎具钢的化学成分、工艺、微观组织图像及性能数据；接着构建工艺‑成分预测模型与微观组织图像预测模型，分别挖掘成分‑工艺和微观组织特征与性能的关系；然后通过有限元模拟结合遗传算法获取微观组织各成分占比；再用XGBoost算法预测性能并对比真实指标，构建误差反馈机制优化模型；最后借助粒子群优化算法求解满足强度‑韧性指标的最优参数组合。该方法融合多源数据与多种智能算法，有效解决传统分析方法不足，实现化学成分、热处理工艺和微观组织形态协同优化，提升分析精准度和生产效率。

本发明授权一种基于机器学习的高强度高韧性的凿岩钎具钢性能智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的高强度高韧性的凿岩钎具钢性能智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集多源数据，所述多源数据包括凿岩钎具钢的化学成分数据，生产过程中的生产工艺数据、生产后的凿岩钎具钢的微观组织图像数据以及性能数据； S2、双路径建模，构建工艺-成分预测模型，建立成分参数与工艺参数到性能的映射关系；构建微观组织图像预测模型，建立微观组织特征到性能的映射关系； S3、收集工艺-成分预测模型预测数据和微观组织图像预测模型预测数据，构建预测性能数据库，进行性能匹配操作； 所述性能匹配操作为：收集双路径建模预测中真实的工艺成分所对应的性能指标，以及性能指标对应的微观组织图像； 利用双路径模型将工艺-成分预测模型、微观组织图像预测模型的性能预测结果进行输出，并与真实性能指标进行对比； 将对比结果进行处理，设定对比误差阈值，若小于误差对比阈值则进行下一步操作； S4、采用有限元模拟结合遗传算法，模拟材料内部物理场变化，利用遗传算法优化模拟参数，从而获取凿岩钎具钢微观组织各成分的占比；所述遗传算法的适应度函数为：，其中p为待优化的工艺参数，为实验测得的对应成分占比，为有限元模拟输出的第i种微观组织成分占比，为动态权重因子，为自适应惩罚因子，n为组织成分的数量，m为工艺参数的数量；表示工艺参数可行域上下限，当适应度函数取最小时，输出遗传算法中对应的最优参数，进而得到各成分占比； S5、输入成分、工艺、微观组织成分和微观组织图像特征，通过XGBoost算法进行预测，输出性能数据结果，对比真实性能指标； S6、采用粒子群优化算法求解目标性能约束条件下的最优参数组合，输出满足指定强度-韧性指标的化学成分配比方案、热处理工艺参数和微观组织形态标准。

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