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龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于时空序列预测的多相介质材料细观结构三维断裂全过程模拟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：CN121171439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511677917.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于时空序列预测的多相介质材料细观结构三维断裂全过程模拟方法是由徐诚侃;黄宇劼;王韶伊;沈碧辉;周烽淼;昂鹏鹏设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空序列预测的多相介质材料细观结构三维断裂全过程模拟方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时空序列预测的多相介质材料细观结构三维断裂全过程模拟方法，包括如下步骤：S1、样本数据获取；S2、深度学习模型网络搭建及训练；S3、模型验证：将复合材料历史表面裂缝信息输入已训练好的生成网络，即可得到复合材料后续的断裂损伤过程，应用Wasserstein距离量化、比较断裂面之间的形态，评判模型性能优劣。本发明可以在无需复合材料组分分布信息的情况下，根据复合材料历史表观裂缝预测实体内部的断裂面；完全从观测数据的角度，训练网络模型，理论上可以做到预测结果与实验中观测到的结果几乎一致；计算效率高，可以将计算时长从周缩短到秒；可以实现像素级的建模；可以根据材料表观裂缝预测材料内部的断裂过程。

本发明授权一种基于时空序列预测的多相介质材料细观结构三维断裂全过程模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空序列预测的多相介质材料细观结构三维断裂全过程模拟方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、样本数据获取：样本数据包括复合材料组分分布的空间数据，以及断裂全过程中的断裂面位置、大小的空间信息； S2、深度学习模型网络搭建及训练：深度学习网络框架采用条件生成对抗网络，由生成网络、判别网络两部分组成； S3、模型验证：将复合材料历史表面裂缝信息输入已训练好的生成网络，即可得到复合材料后续的断裂损伤过程，应用Wasserstein距离量化、比较断裂面之间的形态，用于判别生成网络预测断裂面与真实结果是否一致，评判模型性能优劣； 步骤S2中，生成网络以U-net网络为基础框架，采用多次三维卷积运算提取复合材料的组分、断裂面空间信息的特征向量，应用Transformer为代表的自注意力模型，处理特征向量，并将处理后的特征向量，应用反卷积运算生成下一阶段的复合材料空间信息； 步骤S2中，判别网络区别于传统二维卷积神经网络，运用三维卷积运算，输入生成网络的输出结果与真实样本结果的拼接矩阵，判断两者是否一致，并给出评分，一致时评分为1，不一致时评分为0； 步骤S2中，生成网络具体包括以下步骤： S21、历史空间数据输入后，对其进行归一化处理； S22、通过多次三维卷积运算、维度压缩、池化，对归一化后的历史空间信息进行历史空间信息的特征提取； S23、当输入的历史空间数据存在多个阶段时，按权重融合各个阶段的历史空间信息特征，该权重参数随网络的训练不断优化； S24、将融合后的历史特征输入以Transformer为代表的时序网络，进行时序处理，生成下一阶段的特征向量； S25、通过多次三维反卷积、维度重塑、跳跃连接、特征融合，将预测的特征向量重构成三维空间数据。

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