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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种钛合金超塑成形的优化方法、系统及存储介质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：CN121351646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511914622.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种钛合金超塑成形的优化方法、系统及存储介质是由毛博;黄巍巍;储双杰;孙玮;周博皓;刘倩;王美晨;王亚飞设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钛合金超塑成形的优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钛合金超塑成形的优化方法、系统及存储介质，属于钛合金热加工的技术领域，采集钛合金超塑成形过程的成形数据并进行预处理得到标准化的成形数据集；基于成形数据集，采用成形工况预测模型预测成形件各个区域的未来工况；根据区域的未来工况与目标工况的偏差，确定每个区域相应的自适应调优参数。将各个区域的自适应调优参数输入多目标粒子群优化模型进行全局工艺参数优化，得到钛合金超塑成形过程的最优参数组合。根据最优参数组合动态调整各成形阶段的控制曲线。本发明实现了局部与宏观的协同调控，有效改善了钛合金超塑成形的质量，有效提升了成形件的壁厚均匀性与成品率，并降低了工艺能耗，具有较好的实用性。

本发明授权一种钛合金超塑成形的优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种钛合金超塑成形的优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集钛合金超塑成形过程的成形数据并进行预处理得到标准化的成形数据集；所述成形数据包括模具温度、气压加载曲线、位移、应变速率和壁厚分布； 步骤S2：基于成形数据集，采用基于神经网络模型构建的成形工况预测模型预测成形件各个区域的未来工况；根据区域的未来工况与目标工况的偏差，确定每个区域相应的自适应调优参数；所述未来工况包括成形过程的填充状态和壁厚分布，所述自适应调优参数包括腔体局部有效压力、模具板料的局部温度功率和气压加载速率； 步骤S3：将各个区域的自适应调优参数作为候选变量，并输入多目标粒子群优化模型进行全局工艺参数优化，得到钛合金超塑成形过程的最优参数组合；其中，优化目标包括最小化壁厚标准差、最大化充填率以及最小化成形时间与能耗，约束条件包括温度上下限、最大允许应变速率、模具承受极限； 步骤S4：根据最优参数组合动态调整各成形阶段的温度、气压载荷和加载速率的控制曲线； 所述步骤S2中，第r个区域的未来工况与目标工况的偏差为： ； 若∣Er∣T1，则将气压加载速率增加5%或将模具局部加热功率增加2%； 若T1≤∣Er∣≤T2，则保持当前参数，进入观测阶段； 若∣Er∣T2，则降低气压加载速率10%或将模具局部加热功率增加5%； 其中：Er为第r个区域的未来工况与目标工况的偏差； w ε ，wt，wF分别为计算权重； e ε,r 为第r个区域的应变速率偏差； e t,r 为第r个区域的壁厚偏差； e F,r 为第r个区域的充填率偏差； T1，T2分别为预设的阈值，且T2＞T1； 所述步骤S2中，分别对eε,r、et,r和eF,r进行全局校正，且校正公式为： ； 其中：Eglobal为eε,r、et,r和eF,r中的任意之一的全局偏差； e r 为eF,r、et,r和eε,r中的任意之一； N为成形件的区域数量； γ为第i区域的权重系数； w r 为第r区域的工况偏差权重； e i ，ej分别为第i区域和第j区域的综合偏差值； 为区域i和区域j的耦合强度。

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