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龙图腾网恭喜深圳中宝新材科技有限公司申请的专利大数据驱动的智能键合金丝系统性能预测方法及系统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：CN119203785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411689761.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权大数据驱动的智能键合金丝系统性能预测方法及系统是由李盛伟;李妍琼设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本大数据驱动的智能键合金丝系统性能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及材料科学与工程领域，揭露了一种大数据驱动的智能键合金丝系统性能预测方法，包括：构建键合金丝的金丝物理模型，定义键合金丝的数据驱动网络架构，确定键合金丝的数据驱动模型；定义智能键合金丝系统的GANs网络，分析键合金丝的金丝特征元组，对金丝物理模型和数据驱动模型进行训练，得到训练金丝物理模型和训练数据驱动模型；分析训练金丝物理模型和训练数据驱动模型的物理模型性能和驱动模型性能，将训练金丝物理模型和训练数据驱动模型进行耦合，得到混合金丝分析模型；捕捉键合金丝的性能因子依赖关系，利用混合金丝分析模型分析键合金丝的潜在性能系数，构建所述键合金丝的性能分析报告。本发明可提高键合金丝的性能分析效果。

本发明授权大数据驱动的智能键合金丝系统性能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大数据驱动的智能键合金丝系统性能预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取智能键合金丝系统的系统性能分析需求，根据所述系统性能分析需求，采集所述智能键合金丝系统的历史键合金丝数据，通过所述系统性能分析需求分析所述智能键合金丝系统对应键合金丝的物理量，基于所述物理量，利用所述历史键合金丝数据分析所述键合金丝的物理特性，其中，所述物理特性包括材料属性、热力学行为以及力学性能；根据所述物理特性定义所述键合金丝的物理微分方程，并通过所述物理微分方程构建所述键合金丝的金丝物理模型，定义所述键合金丝的数据驱动网络架构，并通过所述数据驱动网络架构，确定所述键合金丝的数据驱动模型，其中，所述根据所述物理特性定义所述键合金丝的物理微分方程，包括：识别所述键合金丝的几何特征，根据所述几何特征，构建所述键合金丝的几何模型，基于所述物理特性，定义所述几何模型的弹性关系、塑性行为以及温度影响关系，通过所述弹性关系、所述塑性行为、所述温度影响关系以及所述键合金丝对应的金丝蠕变系数，构建所述键合金丝的物理微分方程，其中，所述通过所述弹性关系、所述塑性行为、所述温度影响关系以及所述键合金丝对应的金丝蠕变系数，构建所述键合金丝的物理微分方程，包括：定义所述键合金丝的目标应力，通过所述弹性关系、所述塑性行为、所述温度影响关系以及所述键合金丝对应的金丝蠕变系数，分析所述键合金丝在所述目标应力下的弹性应变、塑性应变、热应变以及蠕变应变，根据所述弹性应变、塑性应变、热应变、蠕变应变以及目标应力，利用下述公式构建所述键合金丝的物理微分方程： ；其中，表示键合金丝在目标应力下的目标应变，表示键合金丝目标应力下的弹性应变，表示键合金丝目标应力下的塑性应变，表示键合金丝目标应力下的热应变，表示键合金丝目标应力下的蠕变应变，表示微分符号，表示时间；定义所述智能键合金丝系统的GANs网络，并通过所述GANs网络和所述历史键合金丝数据，分析所述键合金丝的金丝特征元组，通过所述金丝特征元组对所述金丝物理模型和所述数据驱动模型进行训练，得到训练金丝物理模型和训练数据驱动模型；分析所述训练金丝物理模型和训练数据驱动模型的物理模型性能和驱动模型性能，当所述物理模型性能和驱动模型性能符合预设的物理模型性能阈值和驱动模型性能，将所述训练金丝物理模型和训练数据驱动模型进行耦合，得到混合金丝分析模型；采集所述键合金丝的金丝实时数据，通过所述金丝实时数据，利用预设的注意力函数捕捉所述键合金丝的性能因子依赖关系，基于所述性能因子依赖关系和所述金丝实时数据，利用所述混合金丝分析模型分析所述键合金丝的潜在性能系数，基于所述潜在性能系数，构建所述键合金丝的性能分析报告。

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