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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京理工大學申請的專利一種面向激光燒結復材的服役熱變形預測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119416448B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411421287.5，技術領域涉及：G06F30/20；該發(fā)明授權一種面向激光燒結復材的服役熱變形預測方法是由湯海斌;王天嘯;張舒祥設計研發(fā)完成，并于2024-10-12向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種面向激光燒結復材的服役熱變形預測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向激光燒結復材的服役熱變形預測方法，包括步驟：依照纖維方向排布、纖維含量進行微觀結構的重構，得到不同纖維方向上的重構模型；構建玻璃纖維和PEEK基體的本構模型；基于微尺度重構算法，建立激光燒結PEEK復材熱變形預測模型；采用激光燒結工藝，開展玻璃纖維增強PEEK復材的激光燒結制造，對特定含量、纖維排布復材進行激光燒結PEEK復材熱變形預測模型的標定與驗證；基于驗證后的激光燒結PEEK復材熱變形預測模型，進行激光燒結復材的熱變形預測。其顯著效果是：能夠準確的熱變形預測，可以提高激光燒結復合材料結構設計的可靠性，減少實際應用中的失效風險，有助于推動該材料在高性能應用領域的發(fā)展。

本發(fā)明授權一種面向激光燒結復材的服役熱變形預測方法在權利要求書中公布了：1.一種面向激光燒結復材的服役熱變形預測方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1、依照纖維方向排布、纖維含量進行微觀結構的重構，得到不同纖維方向上的重構模型；步驟2、構建玻璃纖維和PEEK基體的本構模型；步驟3、基于微尺度重構算法，建立激光燒結PEEK復材熱變形預測模型；步驟4、采用激光燒結工藝，開展玻璃纖維增強PEEK復材的激光燒結制造，對特定含量、纖維排布復材進行激光燒結PEEK復材熱變形預測模型的標定與驗證；步驟5、基于驗證后的激光燒結PEEK復材熱變形預測模型，進行激光燒結復材的熱變形預測；步驟3中，建立激光燒結PEEK復材熱變形預測模型的步驟如下：基于微尺度重構算法，采用有限元方法建立激光燒結PEEK復材熱變形模擬的有限元模型；對不同纖維方向分布、不同纖維含量下玻璃纖維增強PEEK復材的熱變形進行分析，得到不同纖維方向分布、不同纖維含量下激光燒結復材的熱變形結果；采用纖維方向張量控制纖維排布，基于體素的纖維填充實現(xiàn)高填充體積分數(shù)；采用基于Python的網(wǎng)格生成方法，生成激光燒結PEEK復材熱變形預測模型；所述基于微尺度重構算法，采用有限元方法建立激光燒結PEEK復材熱變形模擬的有限元模型的步驟如下：基于體素的纖維填充算法和改進的隨機順序吸附算法，將激光燒結PEEK復材的RVE模型建立在由一組有序體素組成的三維體素立方體空間中；將三維體素立方體空間中的剩余體素作為基體材料，獲得激光燒結PEEK復材熱變形模擬的有限元模型；所述激光燒結PEEK復材的RVE模型的建立過程如下：通過歸一化分布隨機算法獲得纖維長度集，通過采樣從二階和四階三維纖維取向張量恢復的概率分布函數(shù)生成纖維取向集；根據(jù)纖維的中心點、長度和取向可以計算出纖維的核心線，選擇沿著核心線的體素建立體素化的核心線集；對于核心線集中的每個體素，收集在纖維半徑范圍內(nèi)的鄰近體素重構纖維；采用改進的隨機順序吸附算法將每個重構纖維逐次填充到離心空間中，直至獲得重構的激光燒結PEEK復材的RVE模型。

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