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龙图腾网获悉福建农林大学申请的专利基于超图神经网络的PVA纤维增韧UHPC材料配方设计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：CN120822279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511341147.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于超图神经网络的PVA纤维增韧UHPC材料配方设计方法是由廖飞宇;汤思敏;赵紫玉设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超图神经网络的PVA纤维增韧UHPC材料配方设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超图神经网络的PVA纤维增韧UHPC材料配方设计方法，包括：步骤1、多模态数据采集与处理，步骤2、超图结构构建，步骤3、HGNN模型构建，步骤4、模型训练，步骤5、性能优化与反向配比设计。本发明能够高效地建模原材料、配比、微观结构等多模态数据之间的高阶关系，实现PVA纤维增韧UHPC性能的精准预测与配比的优化设计，可适用于多种超高性能混凝土体系的性能预测与配比推荐，具有广阔的工程应用前景和产业推广价值。

本发明授权基于超图神经网络的PVA纤维增韧UHPC材料配方设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图神经网络的PVA纤维增韧UHPC材料配方设计方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、多模态数据采集与处理： 采集包含原材料配比参数、PVA纤维性能参数、微观图像以及对应宏观性能指标的多模态材料样本数据； 对原始数据进行预处理，并将所有样本特征统一拼接编码为高维节点特征向量，组成初始节点特征矩阵，作为HGNN模型的输入； 材料样本的宏观性能指标用于HGNN模型输出对齐与性能回归预测； 步骤2、超图结构构建： 定义超图结构，以每一个材料样本为超图结构中的节点，构建节点集合V； 根据属性相似性与特征空间近邻关系构建多个超边组，分别构建属性驱动超边集合与特征驱动超边集合，两者拼接构成超边集合E； 为每条超边分配权重，形成超边权重矩阵W，同时构建对应的关联矩阵H，用于表征节点与超边之间的连接关系； 步骤3、HGNN模型构建： 基于构建的超图结构，构建包含多个超图卷积层的HGNN模型，HGNN模型通过节点到超边、再由超边回到节点的双向消息传递机制，逐层提取和融合节点特征； 步骤4、模型训练： 采用端到端反向传播机制对HGNN模型进行训练；训练过程包括参数初始化、前向传播、损失函数构建、梯度反向传播与参数更新； 步骤5、性能优化与反向配比设计： 根据设定的目标性能向量，将HGNN模型作为预测函数嵌入性能偏差损失中，构建反向优化目标函数； 采用遗传算法在输入变量空间中迭代搜索，自动生成满足目标性能向量的最优原材料配比组合，并同步输出对应的宏观性能指标。

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