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基于仿真实验模型的材料成分预测方法、装置及存储介质
摘要文本
本公开涉及一种基于仿真实验模型的材料成分预测方法、装置及存储介质，涉及材料技术领域。基于仿真实验模型的材料成分预测方法，包括获取优化的第一模型和优化的第二模型，所述优化的第一模型用于确定材料成分的性能，所述优化的第二模型用于确定多种材料成分的比例，所述优化的第一模型和所述优化的第二模型为经过仿真实验优化获得的模型；根据所述优化的第一模型和所述优化的第二模型，对真实实验中的材料成分进行预测。该方法能够提高真实实验中材料成分的预测效果，从而加快新材料的研发效率。
申请人信息
- 申请人:小米汽车科技有限公司
- 申请人地址:100176 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十街15号院5号楼6层618室
- 发明人: 小米汽车科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于仿真实验模型的材料成分预测方法、装置及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311666611.5 |
| 申请日 | 2023/12/6 |
| 公告号 | CN117373582A |
| 公开日 | 2024/1/9 |
| IPC主分类号 | G16C60/00 |
| 权利人 | 小米汽车科技有限公司 |
| 发明人 | 尹茸; 吴新星; 刘陆琛; 王雪峰; 杨栋; 孟二利; 姜大修 |
| 地址 | 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十街15号院5号楼6层618室 |
专利主权项内容
1.一种基于仿真实验模型的材料成分预测方法，其特征在于，包括：获取优化的第一模型和优化的第二模型，所述优化的第一模型用于确定材料成分的性能，所述优化的第二模型用于确定多种材料成分的比例，所述优化的第一模型和所述优化的第二模型为经过仿真实验优化获得的模型；根据所述优化的第一模型和所述优化的第二模型，对真实实验中的材料成分进行预测。