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龙图腾网获悉南京玻璃纤维研究设计院有限公司申请的专利一种基于优化Makishima-Mackenzie公式的纤维玻璃模量预测方法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：CN121257339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511812271.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于优化Makishima-Mackenzie公式的纤维玻璃模量预测方法是由赵子煜;赵明;郎玉冬;刘鑫;吕士武;赵谦设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化Makishima-Mackenzie公式的纤维玻璃模量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于优化Makishima‑Mackenzie公式的纤维玻璃模量预测方法。本发明首次建立了一种基于差异化权重系数的氧化物解离能优化模型，通过引入独立的优化系数，能够优化表征不同氧化物在玻璃网络结构中对模量贡献的差异性，相比传统MM公式在高模量玻璃模量上的预测误差大幅降低；同时，保留了基于解离能和组分的清晰物理图像，能够揭示玻璃微观结构与宏观模量之间的内在联系，避免了纯机器学习方法的"黑箱"问题。此外，本发明仅通过氧化物解离能、摩尔体积等易获取的基础参数即可完成模量预测，计算效率提升百倍以上，且无需高性能计算资源，显著降低了高性能玻璃纤维研发的时间成本和技术门槛。

本发明授权一种基于优化Makishima-Mackenzie公式的纤维玻璃模量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于优化Makishima-Mackenzie公式的纤维玻璃模量预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，从公开的玻璃性能数据库中采集不同体系玻璃纤维的组分和杨氏模量数据，形成数据集，其中包含SiO2-Al2O3-MgO三元体系及其扩展体系的数据；并针对不同体系玻璃纤维的组分，分别建立对应的玻璃分子模型； 步骤2，计算每个玻璃分子模型中的原子总数与不同阳离子的总数； 步骤3，基于原子总数、不同阳离子的总数、不同氧化物解离能和摩尔体积，构建玻璃纤维的组分与其杨氏模量的关联关系模型； 步骤4，基于所述数据集，利用遗传算法优化所述关联关系模型以使得预测模量与实验模量之间的均方根误差最小； 步骤5，基于所述数据集，选用不同杨氏模量区间的数据对关联关系模型的泛化性进行验证，并根据验证结果进行调整，获得最终的关联关系模型； 步骤6，针对待预测玻璃纤维，将其组分输入到最终的关联关系模型中，输出对应的杨氏模量结果； 步骤3中构建的玻璃纤维的组分与其杨氏模量的关联关系模型，具体为： ； 式中，F为模量相关参数，N为模型中原子总数，i为氧化物种类，为第i种氧化物的组分摩尔比，为第i种氧化物的解离能，为第i种氧化物解离能的优化系数，为第i种氧化物的摩尔体积，表示氧化物种类总数。

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