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龍圖騰網恭喜華東交通大學申請的專利一種用于鐵路聲屏障的聲學超材料性能分析方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119400332B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510013925.8，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權一種用于鐵路聲屏障的聲學超材料性能分析方法及系統是由慕陳喆;劉全民;李志文;繆燕平;高虧;魏凡其設計研發完成，并于2025-01-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于鐵路聲屏障的聲學超材料性能分析方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及材料分析技術領域，具體涉及一種用于鐵路聲屏障的聲學超材料性能分析方法及系統。一種用于鐵路聲屏障的聲學超材料性能分析系統，包括聲學超材料X射線投影圖片集獲取模塊和聲學超材料性能分析模塊。本發明通過獲取不同角度下的聲學超材料X射線投影圖片，并將所有不同角度下的聲學超材料X射線投影圖片送入聲學超材料性能分析模型進行處理，輸出聲學超材料性能數據集，由于聲學超材料的性能主要由內部的微結構特征決定，因此通過不同角度下的聲學超材料X射線投影圖片來反映聲學超材料的微結構，再通過聲學超材料性能分析模型來對聲學超材料內部的微結構特征進行分析，以實現自動地進行聲學超材料的性能分析，無需額外的檢測操作。

本發明授權一種用于鐵路聲屏障的聲學超材料性能分析方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種用于鐵路聲屏障的聲學超材料性能分析方法，其特征在于，包括：獲取聲學超材料X射線投影圖片集，聲學超材料X射線投影圖片集中包括若干份不同角度下的聲學超材料X射線投影圖片；將聲學超材料X射線投影圖片集送入至聲學超材料性能分析模型進行處理，輸出聲學超材料性能數據集，聲學超材料性能數據集中包括聲學超材料對應的聲學超材料性能數據；聲學超材料性能分析模型基于Transformer模型建立，具體包括預處理層、圖像對齊層、圖像特征提取層、圖像特征拼接層、圖結構特征提取層、編碼器層、解碼器層和輸出層，其中預處理層用于對聲學超材料X射線投影圖片集中的每一個聲學超材料X射線投影圖片執行預處理操作，構建對應的聲學超材料X射線投影圖像；圖像對齊層用于對所有聲學超材料X射線投影圖像執行圖像對齊操作，以構建對應的聲學超材料X射線投影標準圖像；圖像特征提取層用于對每一個聲學超材料X射線投影標準圖像執行特征提取操作，以構建對應的聲學超材料特征向量；圖像特征拼接層用于將所有聲學超材料特征向量按照從小到大的旋轉角度進行從上至下的拼接，構建聲學超材料特征圖；圖結構特征提取層用于基于聲學超材料特征圖構建聲學超材料特征圖結構數據，并基于聲學超材料特征圖結構數據進行特征提取，以構建聲學超材料圖結構特征；編碼器層包括六個編碼塊、且編碼器層用于接收聲學超材料特征圖，并通過自注意力機制進行編碼操作，解碼器層包括六個解碼塊，且解碼器層用于通過自注意力機制進行解碼操作，且編碼器層和解碼器層中的自注意力機制基于聲學超材料圖結構特征進行，聲學超材料特征圖依次經過編碼器層和解碼器層處理后輸出聲學超材料性能分析向量；輸出層用于將聲學超材料性能分析向量進行全連接操作，輸出聲學超材料性能數據集；通過圖像對齊層用于對所有聲學超材料X射線投影圖像執行圖像對齊操作，以構建對應的聲學超材料X射線投影標準圖像，具體包括如下步驟：遍歷所有聲學超材料X射線投影圖像，針對每一個聲學超材料X射線投影圖像，執行如下內容：將選擇的聲學超材料X射線投影圖像送入圖像對齊層中內置的變換矩陣生成網絡進行處理，以構建變換矩陣；再將選擇的聲學超材料X射線投影圖像通過變換矩陣進行仿射變換和像素值采樣，得到對應的聲學超材料X射線投影標準圖像；通過圖結構特征提取層用于基于聲學超材料特征圖構建聲學超材料特征圖結構數據，并基于聲學超材料特征圖結構數據進行特征提取，以構建聲學超材料圖結構特征，具體包括如下步驟：將聲學超材料特征圖中的每一個聲學超材料特征向量視為特征節點，再從所有特征節點中隨機選擇兩個特征節點，針對選擇的兩個特征節點，執行如下操作：計算選擇的兩個特征節點對應的兩個聲學超材料特征向量之間的相似度，判斷選擇的兩個特征節點對應的兩個聲學超材料特征向量之間的相似度是否大于相似度閾值，若是選擇的兩個特征節點對應的兩個聲學超材料特征向量之間的相似度大于相似度閾值，在選擇的兩個特征節點之間構建特征邊，并以選擇的兩個特征節點對應的兩個聲學超材料特征向量之間的相似度作為特征邊對應的權重，若是選擇的兩個特征節點對應的兩個聲學超材料特征向量之間的相似度不大于相似度閾值，繼續從所有特征節點中隨機選擇兩個特征節點；直至任意兩個特征節點具備選擇過之后，基于所有特征節點和特征邊構建聲學超材料特征圖結構數據；通過如下公式進行特征提取：H（e+1）=σ（AbH（e）w（e）），其中H（e+1）為第e+1次迭代輸出的聚合特征圖，e=0，1，…，E，E為最大迭代次數，H（e）為第e次迭代輸出的聚合特征圖，H（0）為聲學超材料特征圖，σ（）為激活函數，Ab為歸一化處理后的鄰接矩陣，且Ab=D-0.5AD-0.5，D為一個對角矩陣，且對角線上的值為每個特征節點對應的度，A為鄰接矩陣，鄰接矩陣中的值為對應特征邊的權重，w（e）為第e次迭代時的圖結構權重矩陣；并將H（E+1）記為聲學超材料圖結構特征；且編碼器層和解碼器層中的自注意力機制基于聲學超材料圖結構特征進行，具體包括如下步驟：將編碼器層和解碼器層中執行自注意力機制時，輸入的數據記為輸入向量，輸出的數據記為輸出向量，將輸入向量分別與值權重矩陣和鍵權重矩陣進行相乘操作，構建對應的值向量V和鍵向量K；將聲學超材料圖結構特征與查詢權重矩陣進行相乘操作，構建查詢向量Q；通過如下公式計算輸出向量Z=softmax（QKTd0.5）V，T為矩陣轉置操作，d為鍵向量K的維度大小。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華東交通大學，其通訊地址為：330013 江西省南昌市經濟技術開發區雙港東大街808號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。