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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种量化复合材料力学性能不确定性及其来源的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：CN118690638B 。

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：202410699630.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种量化复合材料力学性能不确定性及其来源的方法是由李岩;王鹏;洪翔;杨伟东;陈永霖设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量化复合材料力学性能不确定性及其来源的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种量化复合材料力学性能不确定性及其来源的方法，包括：量化了3D打印连续碳纤维增强热塑性复合材料各向异性本构参数的不确定性，并推断了微结构参数和组分材料的不确定性。首先，建立了基于3D打印连续碳纤维增强热塑性复合材料微结构的多尺度微力学模型，揭示了组分材料本构参数及微结构参数与宏观各向异性本构参数的联系，推导了不确定性参数的联合概率分布。基于蒙特卡罗采样方法计算了本构参数和微结构参数的后验概率分布，通过总体响应、本构响应和噪声响应的后验预测分布验证了多尺度贝叶斯方法的合理性。本发明量化了3D打印连续碳纤维增强热塑性复合材料各向异性本构参数的不确定性及其来源，将推动3D打印复合材料的实际应用。

本发明授权一种量化复合材料力学性能不确定性及其来源的方法在权利要求书中公布了：1.一种量化复合材料力学性能不确定性及其来源的方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建多尺度微力学本构模型，具体包括以下步骤：S1、利用快速傅里叶变换技术，对微结构参数纤维偏转角进行均匀化处理，并基于Chamis模型获得基体与连续纤维微观尺度的均质化力学性能；S2、建立单束预浸丝的广义均匀化理论，引入浸渍度β不确定性，并基于区域均匀化的思想，计算预浸丝介观尺度的均匀化力学性能；步骤S2具体步骤为：S21、使用铣床对复合材料0°拉伸试样进行切割处理，使用P400至P2500粒度的砂纸和抛光布对复合材料截面进行细致的磨光处理，确保观察面平滑无瑕，并采用扫描电镜采集孔隙图像；S22、采用不同阈值的二值化处理方法，获得浸渍区、未浸渍区和孔隙区的边界轮廓，并分别对其区域内的有效像素进行统计，浸渍度β由浸渍区像素与有效区域的总像素的比值得到；S23、基于浸渍度β，建立介观尺度的广义均匀化模型，对特征体元施加轴向外载，获得预浸丝的轴向模量和泊松比的表达式，其中泊松比的表达式如下： （7）；式中，Vi为理想浸渍体泊松比，由图像识别得出；下标I和U分别表示浸渍区和未浸渍区；上标meso表示介观均匀化参数；S24、基于复合材料串并联模型，建立特征体元横向加载过程力学模型，输出横向模量如下式： （8）；式中，Em为基体弹性模量；S25、对特征体元施加剪切载荷，得到预浸丝的剪切模量、和的解析表达式，如下式： （9）；式中，Gm为基体剪切模量；、为浸渍区在12和23方向的剪切模量；S3、基于图像识别技术，标定预浸丝之间的孔隙缺陷ρ，结合孔洞模型和经典层合理论，计算单向层合板宏观尺度的均匀化力学性能；2构建多尺度贝叶斯概率模型，具体包括以下步骤：S4、基于多尺度微力学本构模型，结合0°、±45°和90°拉伸实验曲线和小变形线弹性假设，确定复合材料噪声模型Ω，并计算似然函数；S5、构建包含微结构不确定量，组分材料不确定量和噪声不确定量的待推断参数向量，确定先验高斯场函数；S6、基于步骤S21-S22获得的实验数据、似然函数和先验函数，利用贝叶斯定理，确定模型参数的后验分布；3基于AdaptiveMetropolisalgorithm采样技术，结合马尔可夫链蒙特卡罗方法，进行逆向不确定量化分析，获得不确定参数的后验分布；4根据多尺度微力学模型和不确定参数的后验分布函数，进行贝叶斯正向不确定量化分析，获得应力-应变曲线的后验概率分布。

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