基于集成机器学习与Pareto优化的磷石膏固化剂反向设计方法

专利概览

申请人

华中科技大学

发明人

张德润;彭晨辉;徐方;王丽静;刘郑;曹钱;刘青海;徐胜;张璇

申请号

CN202611089762.2

专利号

CN202611089762.2

法律状态

2026.08.18#公开;2026.09.04#实质审查的生效;2026.09.18#授权

主分类号

G06F30/27

IPC

G06F30/27;G16C20/20;G16C20/70;G16C20/90;G16C60/00;C04B28/00;C04B18/04;G06F113/26

摘要

本发明涉及道路工程固废资源化利用技术领域，解决了传统磷石膏固化易发生后期强度倒缩的技术问题，尤其涉及一种基于集成机器学习与Pareto优化的磷石膏固化剂反向设计方法，包括全域试验布点与原始数据采集；核心评价指标与综合满意度构建；基于全域数据驱动的异构机器学习模型库进行超参数全局寻优；高通量虚拟推演与安全配方可行域划定；综合效能指数与Pareto算法的多目标迭代寻优等步骤。本发明采用反向设计所获得的磷石膏固化剂配方，兼顾抗侵蚀性能、低碳经济性与力学强度，彻底解决了传统磷石膏固化易发生后期强度倒缩的痛点，实现了低碳低成本的高效智能反向设计。

转化信息

许可费

面议