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公开(公告)号：CN119274723B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411819546.X
申请日：2024-12-11
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多体系玻璃材料模量分析方法，方法包括：（1）建立一种新的基于权重因子优化参数相关性计算模型的描述符参数选取策略，其不仅可针对采样不均匀的情况，还可结合参考先验知识且能够降低异常值影响，选出与模量性能相关性最高且最具独立性的变量参数。（2）构建可准确拟合玻璃材料模量性能的描述符，为探究玻璃材料微观结构与其宏观性能之间的联系提供有效的研究手段。（3）基于构建的描述符对多体系玻璃模量进行计算预测，并能准确预测新体系玻璃的模量。本发明能够针对多体系玻璃进行模量的计算预测，为揭示玻璃模量的增强机理提供研究方法，这对提升和发展玻璃的模量计算预测能力具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118332094B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410752119.8
申请日：2024-06-12
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 , 中国建材集团有限公司
IPC: G06F16/332 , G16C60/00 , G06F16/242 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种玻璃纤维领域的智能对话交互系统，该对话交互系统的开发，使得玻璃纤维领域的研究人员可以通过对话的方式实现对应功能，降低了AI在玻璃纤维领域的使用门槛，缩短了玻璃纤维材料开发周期。该系统相比于现有技术，功能丰富，在识别和解析玻纤领域科研人员对于复杂材料模拟、结构优化或性能预测等需求时，可实现精确匹配。此外，本发明提出新的关键信息提取方法、数据剔除方法、性能计算方法等，能实现高精度对话问答。
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公开(公告)号：CN116050243B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211434294.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 , 中国建材集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F17/15 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于函数型统计模型的玻璃电阻率预测方法及系统，方法步骤为：采集玻璃材料在不同温度下的电阻率数据，构建玻璃电阻率的数据库；对电阻率数据进行取对数处理；计算所有电阻率数据的均值函数和协方差函数；利用指数基函数对均值函数和协方差函数进行近似处理；使用函数型主成分分析模型对不同组分、不同温度下的玻璃电阻率数据进行建模；通过上述构建的模型对待检测玻璃样本的电阻率进行预测。本发明相比较传统的方法，具有更低的预测误差和更好的可解释性。
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公开(公告)号：CN113628695A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110797848.1
申请日：2021-07-14
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种玻璃黏度预测方法及系统，该方法具体步骤为：采集玻璃材料在不同温度下的黏度数据，构建玻璃黏度的数据库；在高斯过程的假设下基于函数型混合效应模型对不同组分、不同温度下的玻璃黏度数据进行建模，对于固定效应项，采用运算速度更快的B样条基函数进行展开；对于随机效应项，使用非线性的核函数来描述其协方差函数，同时在核函数中加入自变量以解释玻璃黏度间的相关性；对于推断方法，使用EM算法对模型中的参数进行估计，最后对多元玻璃在不同温度下的黏度进行预测。本发明提供的预测方法相比较传统统计模型，具有更低的预测误差和更少的计算成本。
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公开(公告)号：CN119274723A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411819546.X
申请日：2024-12-11
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多体系玻璃材料模量分析方法，方法包括：（1）建立一种新的基于权重因子优化参数相关性计算模型的描述符参数选取策略，其不仅可针对采样不均匀的情况，还可结合参考先验知识且能够降低异常值影响，选出与模量性能相关性最高且最具独立性的变量参数。（2）构建可准确拟合玻璃材料模量性能的描述符，为探究玻璃材料微观结构与其宏观性能之间的联系提供有效的研究手段。（3）基于构建的描述符对多体系玻璃模量进行计算预测，并能准确预测新体系玻璃的模量。本发明能够针对多体系玻璃进行模量的计算预测，为揭示玻璃模量的增强机理提供研究方法，这对提升和发展玻璃的模量计算预测能力具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116621433A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310563940.0
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 , 中国建材集团有限公司
IPC: C03B19/01
Abstract: 本发明公开了一种基于熔融沉积的多组元玻璃材料高通量制备系统及方法，在程序控制下将不同的原料粉末按照设计好的玻璃组分比例气动送出并混合均匀，再基于熔融沉积成型技术，配合料被加热到熔融玻璃状态，通过管道输送到喷嘴被挤压喷出，借助多组元玻璃软化点温度的计算预测模型，能够有效指导关键打印参数喷嘴打印温度的设定，从而打印成型出预想的块体玻璃材料样品。该方法基于熔融沉积成型技术进行玻璃样品高通量制备，集成了玻璃配料、玻璃熔制、打印成型和计算机控制单元过程，具有熔融制备时间短、打印成型速度快、打印成型质量好等优点，经一次设置、多次运行，可快速、简单、高效地实现25个不同组元分立块体玻璃材料样品的高通量制备。
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公开(公告)号：CN113628695B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110797848.1
申请日：2021-07-14
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种玻璃黏度预测方法及系统，该方法具体步骤为：采集玻璃材料在不同温度下的黏度数据，构建玻璃黏度的数据库；在高斯过程的假设下基于函数型混合效应模型对不同组分、不同温度下的玻璃黏度数据进行建模，对于固定效应项，采用运算速度更快的B样条基函数进行展开；对于随机效应项，使用非线性的核函数来描述其协方差函数，同时在核函数中加入自变量以解释玻璃黏度间的相关性；对于推断方法，使用EM算法对模型中的参数进行估计，最后对多元玻璃在不同温度下的黏度进行预测。本发明提供的预测方法相比较传统统计模型，具有更低的预测误差和更少的计算成本。
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公开(公告)号：CN114707368B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210631975.9
申请日：2022-06-07
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司
IPC: G06F30/20 , G16C60/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种矿石纤维成分的精确设计方法及系统，方法包括：采集不同地区的几种矿石纤维成分，作为成分设计的原材料；将不同地区矿石纤维的配比作为需求解的未知量、期望设计的矿石纤维成分作为输入，构建多目标优化模型；基于不同地区矿石纤维的配比，为模型添加限制条件；通过“自适应NSGA‑GA”算法对多目标优化模型进行求解：即根据矿石纤维成分的误差容忍值，通过可行解集与期望成分的误差，自适应的选择NSGA‑Ⅲ算法中的参数，并得到可行解集。再通过贪婪最佳优先算法在可行解集中寻找最优解，作为最终矿石纤维配比。本发明较传统的多元方程组模型、传统的单目标优化模型和传统的多目标优化模型，具有更高的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118637833A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410673868.1
申请日：2024-05-28
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 , 中国建材集团有限公司
IPC: C03C13/00 , C03C13/02 , C08K7/14 , C08L101/00 , C08J5/04
Abstract: 本发明提供了高强高模量玻璃纤维组合物、玻璃纤维和增强复合材料，涉及玻璃技术领域，高强高模量玻璃纤维组合物包括以摩尔百分比计的如下组分：SiO260～69％，Al2O311～15％，CaO3～9％，MgO12～19％，Li2O0.02～0.6％，ZrO20～1.5％，CeO20.05～0.5％，SnO20.02～0.3％，La2O30～0.3％，Y2O30～0.3％；其中，各组分的摩尔百分比满足：17.5％≤Li2O+CaO+MgO≤25％。本发明提供的高强高模量玻璃纤维组合物兼具低密度、高强度、高模量、低析晶倾向，改善了玻璃纤维成型工艺性能，降低了生产难度，能工业化连续生产。
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公开(公告)号：CN116050243A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211434294.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 , 中国建材集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F17/15 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于函数型统计模型的玻璃电阻率预测方法及系统，方法步骤为：采集玻璃材料在不同温度下的电阻率数据，构建玻璃电阻率的数据库；对电阻率数据进行取对数处理；计算所有电阻率数据的均值函数和协方差函数；利用指数基函数对均值函数和协方差函数进行近似处理；使用函数型主成分分析模型对不同组分、不同温度下的玻璃电阻率数据进行建模；通过上述构建的模型对待检测玻璃样本的电阻率进行预测。本发明相比较传统的方法，具有更低的预测误差和更好的可解释性。
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