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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利狭缝涂布生产过程参数预测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：CN115841074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211507663.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权狭缝涂布生产过程参数预测方法是由刘丁;黄伟超;杨郝楠设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本狭缝涂布生产过程参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种狭缝涂布生产过程参数预测方法，首先通过实验的方法，逐步寻找到临界薄膜的最小厚度和基板最大移动速度，并且采集狭缝涂布过程中的各类参数；然后获取狭缝涂布的狭缝喷涂速度、涂头距离基板高度、基板移动速度、薄膜膜厚，并将数据进行归一化处理，得到模型输入数据；建立以狭缝喷涂速度、涂头距离基板高度为输入，最大基板移动速度、最小薄膜膜厚为输出的极限学习机狭缝涂布预测模型；最后使用改进的天牛须搜索优化算法优化极限学习机狭缝涂布预测。本发明解决了现有技术中存在的只能通过生产经验进行狭缝涂布参数的预测，若工艺参数设置不合理，极有可能会导致薄膜出现缺陷的问题。

本发明授权狭缝涂布生产过程参数预测方法在权利要求书中公布了：1.狭缝涂布生产过程参数预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、通过实验的方法，逐步寻找到临界薄膜的最小厚度和基板最大移动速度，并且采集狭缝涂布过程中的各类参数； 步骤2、获取狭缝涂布的狭缝喷涂速度、涂头距离基板高度、基板移动速度、薄膜膜厚，并将数据进行归一化处理，得到模型输入数据； 步骤3、建立以狭缝喷涂速度、涂头距离基板高度为输入，最大基板移动速度、最小薄膜膜厚为输出的极限学习机狭缝涂布预测模型； 步骤4、使用改进的天牛须搜索优化算法优化极限学习机狭缝涂布预测模型，所述步骤4具体按照以下步骤实施： 步骤4.1、对极限学习机狭缝涂布预测模型进行优化，加入天牛须搜索算法用于优化极限学习机狭缝涂布预测模型中的输入权重和阈值，初始化天牛的当前中心位置为，，天牛搜寻的方向如式7所示 7 其中为方向随机函数，为位置尺寸， 根据方向确定天牛左右须的位置，为左须位置，为右须位置，数学模型如式8所示： 8 为两须距离； 步骤4.2、根据两须位置分别确定左右须在此位置上的适应度，适应度计算具体如下： 9 其中，为适应度函数，为左须的适应度值，为右须的适应度值； 步骤4.3、天牛移动到下一步的位置： 10 其中为符号函数，为两须距离，为搜索的步长函数，天牛位置更新迭代表达式如式11所示： 11 然后判断是否满足迭代停止条件，若满足则停止迭代，输出最优解，否则继续迭代； 步骤4.4、天牛须自适应策略的数学模型如式12所示， 12 式中，表示第一个第次迭代时第对天牛须的距离，代表第对天牛须的距离基数，为保证天牛须的长短不一的特点可将系数数组中一半的基数设置成大于1的数，另一半设置成小于等于1的数，代表第对天牛须的距离系数； 步骤4.5、当天牛须自适应策略的优化算法满足迭代停止条件后，将优化完成的极限学习机参数进行输出，当前中心位置即为输出的优化极限学习机参数。

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