基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法及系统，属于金属结构材料技术领域，解决了在应对复杂、多变的服役环境时，存在明显的局限性的问题。包括选择合适的数据源，确定数据爬取目标，对爬取数据进行清洗与标注，利用深度学习模型进行训练，构建知识库；设计实验并采集实验数据，通过智能体将实验数据与其余数据相结合，进行多模态数据融合分析；将多模态数据融合分析的结果与实验数据对比，校准预测模型，优化分析过程；构建智能决策支持系统，自动生成实验方案、优化实验过程，并提供建议。本发明专利技术能够实时响应材料在服役过程中出现的动态变化，自动调整预测模型，确保系统在复杂环境中的适应性和实时性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于金属结构材料，具体涉及基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法及系统。

技术介绍

1、金属结构材料，尤其是铝合金等轻金属材料作为现代工业中的关键材料，广泛应用于航空航天、汽车、能源、建筑等多个领域。金属结构材料在实际服役过程中，常常面临复杂多变的环境条件，如高温、高压、腐蚀、疲劳等，这些条件会严重影响材料的性能和使用寿命。因此，对金属结构材料在服役过程中的行为进行准确预测和评价，对保障设备安全、提高材料利用率具有重要意义。

2、当前，金属结构材料服役行为的评价主要依赖于基于有限元分析(finiteelement analysis,fea)、经验公式、实验测试数据等传统方法，通过模拟材料在特定服役环境中的应力应变状态、疲劳行为、腐蚀程度等，来评估其长期服役性能。方案的核心在于对材料的力学行为进行数值模拟，并结合实验数据来验证和校准模型，从而得出材料的服役寿命预测和失效分析。

3、本申请人发现现有技术至少存在以下技术问题：

4、(1)模型的依赖性与通用性不足：现有的有限元模型和经验公式高度依赖于特本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法，其特征在于，所述S1包括：

3.根据权利要求1所述的基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法，其特征在于，所述理解与分析智能体包括自然语言理解智能体、材料领域知识智能体以及实验要求分析智能体；所述自然语言理解智能体采用自然语言处理技术从文档、科研论文和实验请求中提取关键信息，识别和解析实验请求中的关键信息，包括科学术语、实验条件、目标要求；所述材料领域知识智能体基于大规模材料科学数据库和知识库...

【技术特征摘要】

1.基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求1所述的基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法，其特征在于，所述理解与分析智能体包括自然语言理解智能体、材料领域知识智能体以及实验要求分析智能体；所述自然语言理解智能体采用自然语言处理技术从文档、科研论文和实验请求中提取关键信息，识别和解析实验请求中的关键信息，包括科学术语、实验条件、目标要求；所述材料领域知识智能体基于大规模材料科学数据库和知识库，提供材料特性、环境因素和应力条件的深入分析；所述实验要求分析智能体将自然语言理解智能体和材料领域知识智能体结合，生成具体的实验目标和操作步骤建议，形成对实验问题的多维度理解。

4.根据权利要求1所述的基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法，其特征在于，所述方案规划智能体包括实验流程规划智能体和实验方案生成智能体，所述实验流程规划智能体根据理解与分析智能体的分析结果，利用自动规划算法和深度学习模型，设计实验的总体流程和步骤，所述实验方案生成智能体采用生成式对抗网络和贝叶斯优化技术，结合现有实验数据和多模态分析结果，生成最优实验方案。

5.根据权利要求1所述的基于大模型多模态分析技术的金属结构材料服役行为评价方法，其特征在于，所述实验过程智能体包括实验过程记录智能体、实验过程分析智能体、实验数据融合智能体...

【专利技术属性】
技术研发人员：贡金鹏，殷绪成，高克玮，孙永利，康慧怡，蔡保玉，朱志斌，曹恒，上官超，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：