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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于人工智能的冻融敏感复合材料优化打印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：CN119920385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510397631.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于人工智能的冻融敏感复合材料优化打印方法是由周洁;王鑫;班超;周华德;刘成君;石振明设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的冻融敏感复合材料优化打印方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于人工智能的冻融敏感复合材料优化打印方法，包括：获取高寒地区岩土体性能参数；设计多种配方和工艺参数的冻融敏感复合材料试样；对试样进行系统力学测试和冻融循环实验；建立包含材料成分、打印工艺参数和材料性能数据的智能数据库；建立材料—工艺—性能之间映射关系模型，并对模型进行训练优化；模型预测不同配方和工艺参数下冻融敏感复合材料性能，推荐最优打印参数组合和复合材料配方；验证推荐结果的预测精度，反向优化模型；引入实时监测技术，开发自适应控制策略；构建综合评估体系，推荐最优打印方案；本发明能够精确复现高寒地区特殊岩土体特性，提高打印质量和材料性能稳定性，为相关领域提供高效、精确的解决方案。

本发明授权一种基于人工智能的冻融敏感复合材料优化打印方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的冻融敏感复合材料优化打印方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取高寒地区不同条件下的岩土体性能数据；S2：基于岩土体性能，设计多种配方和工艺参数的冻融敏感复合材料试样；S3：通过系统力学测试和冻融循环实验，获取每种复合材料试样的性能数据，并通过图像识别与机器学习技术分析实验结果；S4：建立包含材料成分、打印工艺参数和材料性能数据的智能数据库；S5：通过所述数据库，建立材料—工艺—性能之间的映射关系模型，并对模型进行训练优化；S6：利用训练完成的模型，预测不同配方和工艺参数下冻融敏感复合材料的性能，并根据预测结果，利用优化算法推荐最优的打印参数组合和复合材料配方；S7：按照推荐结果进行3D打印标准化试样，并验证推荐结果的预测精度，根据验证结果，对模型进行反向优化，迭代调整推荐参数；S8：引入实时监测技术，开发自适应控制策略；S9：构建综合评估体系，利用多目标优化算法推荐最优打印方案；S10：通过多次实验与模型调整，不断优化模型的预测精度和推荐能力；并通过鲁棒性测试对模型进行优化改进；S11：将模型与3D打印设备通信连接，实现系统自动调整材料配方和工艺参数，并定期评估系统性能和准确性。

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