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公开(公告)号：CN115083548A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210804582.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 上海大学 , 中国科学院上海硅酸盐研究所
Abstract: 本发明涉及一种陶瓷涂层工艺参数与脱落百分比关系映射方法和系统，属于数据处理技术领域。所述陶瓷涂层工艺参数与脱落百分比关系映射方法，采用敏感性分析算法提取工艺参数中的最大值和最小值，基于最大值和最小值以特定步长生成虚拟特征值，将虚拟特征值输入预报模型简单、快捷、低成本的得到脱落百分比后，对工艺参数和脱落百分比进行定性定量分析得到映射关系，进而能够克服现有技术针对YSZ性能测试成本高的缺陷。
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公开(公告)号：CN111695260A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010535731.1
申请日：2020-06-12
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种材料性能预测方法及系统。本发明的方法利用注意力机制实现基于深度学习的方式对材料性能进行预测，克服传统材料研究方法需要结合专业的领域知识和历史经验，才能对特定的材料性能做出预测的技术缺陷。而且本发明通过构造多头注意力网络，采用动态权重的方式利用多头注意力网络对每个需要预测的性能指标的注意力网络进行训练，克服了在多任务学习中，任务间的损失函数权重容易分配不当，导致训练无法快速收敛的技术缺陷，提高了训练的速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115148313A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210804556.0
申请日：2022-07-08
Applicant: 上海大学 , 中国科学院上海硅酸盐研究所
IPC: G16C60/00
Abstract: 本发明涉及一种陶瓷材料结合强度预测方法和系统，属于数据处理技术领域。本发明提供的陶瓷材料结合强度预测方法，通过采用结合强度预测模型，依据获取的待预测热障图层中陶瓷材料的工艺参数，就可以精确实现对热障图层中陶瓷材料结合强度的预测，进而解救现有技术存在的结合强度判断效率低、成本高的问题。
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公开(公告)号：CN111695260B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010535731.1
申请日：2020-06-12
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种材料性能预测方法及系统。本发明的方法利用注意力机制实现基于深度学习的方式对材料性能进行预测，克服传统材料研究方法需要结合专业的领域知识和历史经验，才能对特定的材料性能做出预测的技术缺陷。而且本发明通过构造多头注意力网络，采用动态权重的方式利用多头注意力网络对每个需要预测的性能指标的注意力网络进行训练，克服了在多任务学习中，任务间的损失函数权重容易分配不当，导致训练无法快速收敛的技术缺陷，提高了训练的速度。
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公开(公告)号：CN113362915A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110807296.8
申请日：2021-07-16
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态学习的材料性能预测方法，包括：建立训练样本集；采用模态映射方法，将材料样本的成分参数进行模态变换，获得材料样本的灰度图像；进行多模态模型训练；采用模态映射方法，将待测材料的成分参数进行模态变换，获得待测材料的灰度图像；将待测材料的灰度图像和成分参数输入训练后的多模态模型，获得待测材料的性能参数预测结果。本发明使用了成分特征灰度图映射方案将数值模态的特征转换为灰度图像，大大增强了成分特征的表达能力，模态映射完成后的灰度图像和非成分参数组成多模态数据，使用多模态模型进行材料性能预测，大大提高了材料性能预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115083548B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210804582.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 上海大学 , 中国科学院上海硅酸盐研究所
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及一种陶瓷涂层工艺参数与脱落百分比关系映射方法和系统，属于数据处理技术领域。所述陶瓷涂层工艺参数与脱落百分比关系映射方法，采用敏感性分析算法提取工艺参数中的最大值和最小值，基于最大值和最小值以特定步长生成虚拟特征值，将虚拟特征值输入预报模型简单、快捷、低成本的得到脱落百分比后，对工艺参数和脱落百分比进行定性定量分析得到映射关系，进而能够克服现有技术针对YSZ性能测试成本高的缺陷。
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公开(公告)号：CN113362915B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110807296.8
申请日：2021-07-16
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态学习的材料性能预测方法，包括：建立训练样本集；采用模态映射方法，将材料样本的成分参数进行模态变换，获得材料样本的灰度图像；进行多模态模型训练；采用模态映射方法，将待测材料的成分参数进行模态变换，获得待测材料的灰度图像；将待测材料的灰度图像和成分参数输入训练后的多模态模型，获得待测材料的性能参数预测结果。本发明使用了成分特征灰度图映射方案将数值模态的特征转换为灰度图像，大大增强了成分特征的表达能力，模态映射完成后的灰度图像和非成分参数组成多模态数据，使用多模态模型进行材料性能预测，大大提高了材料性能预测的准确性。
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