公开(公告)号：CN119811563A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510287607.0

申请日：2025-03-12

Applicant: 西安交通大学 ,  中国核动力研究设计院

Inventor： 肖红星 ,  邓俊楷 ,  邱水 ,  宋天宇 ,  商佳程 ,  孙永铎 ,  陈勇

IPC: G16C60/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请涉及计算材料科学技术领域，特别涉及一种基于生成式深度学习模型的燃料微观结构预测方法，包括以下步骤：获取数据集；数据集包括不同工艺条件下的SEM照片；对数据集进行预处理，并基于预处理后的数据集，得到训练集；基于条件变分自编码器模型，构建生成式深度学习模型；并将训练集的数据输入至生成式深度学习模型，进行模型训练，得到训练完成的生成式深度学习模型；将工艺条件输入至训练完成的生成式深度学习模型，生成特定燃料微观结构。本申请借助生成式深度学习模型直接由化学成分和工艺制备参数生成微观组织图像，摆脱专业限制，能够直接输出和微观检测结果一致的图像，解决传统实验及模拟计算成本高、耗时长、过程复杂等问题。

公开(公告)号：CN118506937B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410932159.0

申请日：2024-07-12

Applicant: 西安交通大学 ,  中国核动力研究设计院

Inventor： 邓俊楷 ,  肖红星 ,  宋天宇

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/27 ,  G06F113/26 ,  G06F119/14

Abstract: 本申请涉及材料性能预测技术领域，特别涉及一种基于机器学习的复合燃料自适应建模和力学性能预测方法，包括以下步骤：首先，基于复合燃料的实验表征数据，获取金相关键特征；然后，构建结构评价算法，并基于金相关键特征和结构评价算法，进行金相结构自适应建模，构建有限元仿真结构‑性能数据集；最后，基于有限元仿真结构‑性能数据集，通过机器学习训练预测模型，建立从金相结构到力学性能的精准预测。本申请从复合燃料实验数据出发，开发了一种新的自适应建模方法，并将其应用于结构‑性能数据集的创建，同时通过机器学习实现了以金相结构为输入，力学性能为输出的复合燃料芯块力学性能预测模型。

公开(公告)号：CN118506937A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410932159.0

申请日：2024-07-12

Applicant: 西安交通大学 ,  中国核动力研究设计院

Inventor： 邓俊楷 ,  肖红星 ,  宋天宇

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/27 ,  G06F113/26 ,  G06F119/14

Abstract: 本申请涉及材料性能预测技术领域，特别涉及一种基于机器学习的复合燃料自适应建模和力学性能预测方法，包括以下步骤：首先，基于复合燃料的实验表征数据，获取金相关键特征；然后，构建结构评价算法，并基于金相关键特征和结构评价算法，进行金相结构自适应建模，构建有限元仿真结构‑性能数据集；最后，基于有限元仿真结构‑性能数据集，通过机器学习训练预测模型，建立从金相结构到力学性能的精准预测。本申请从复合燃料实验数据出发，开发了一种新的自适应建模方法，并将其应用于结构‑性能数据集的创建，同时通过机器学习实现了以金相结构为输入，力学性能为输出的复合燃料芯块力学性能预测模型。