| 单位名称 | 清华大学 | 大赛年份 | 2024-2025年 | ||||
| 大赛届次 | 第19届 | 奖项 | 金奖 | ||||
| 发明人姓名 | 林涛，刘蓉翾，吕瑞涛，邵洋，李正操 | ||||||
| 技术领域 | 材料, | ||||||
| 应用行业 | 碳纤维复合材料，教育教学 | ||||||
| 项目类别 | 计算机软件著作权 | ||||||
| 专利类型 | |||||||
| 专利情况 | 申请号 | 申请日期 | |||||
| 专利号 | 授权日期 | ||||||
| 计算机软件著作权证书登记号 | |||||||
| 项目简介 | 1. 发明目的、基本思路、与现有技术对比有什么改进与创新 碳纤维热压罐工艺研发面临实验风险高（300℃高温/1.3MPa高压）、多场耦合机制解析难（温度-压力-树脂流变交互作用模糊）、复合型人才培养难（高危操作无法实训）三大核心挑战。 通过虚拟仿真代替80%的高危实验，建立工艺参数-缺陷的预测模型；利用VR/MR/CAVE/WEB系统三维动态映射罐内多场耦合过程，量化工艺参数对材料性能影响；将科研成果（如新型固化曲线、碳纤维产品制备工艺）实时转化为虚拟仿真实验案例，支持用户在零风险环境中掌握前沿工艺。 开发四个平台，通过ACT扩展对接ANSYS实现3D场景与物理引擎的无缝交互；部署270°环幕立体显示系统，还原热压罐工艺场景，集成光学追踪系统进行识别手部动作，支持多人协同操作与数据对比，结合MR头显进行实际指引操作。建立热压罐多场耦合模型（温度场ΔT/速度场V/压力场ΔP），并实时渲染热压罐内部流场动态变化；基于机器学习迭代优化参数组合，生成仿真误差率低的优化方案；结合人工智能软件如豆包、ChatGPT构建工艺方案，针对实验数据提出新工艺并进行实践。,从知识掌握、操作规范、参数精度、缺陷预判、创新能力五个维度量化学习效果。 |
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| 2. 已取得的社会及经济效益,如:产值、利润、节约能源及改善环境等方面 第一，全场景虚实融合实验平台，构建PC/MR/Web/CAVE多终端系统，模拟热压罐工艺复材制品流程，戴上MR眼镜即可在真实热压罐旁看到虚拟操作指引及热压罐内部原理展示，同时减少80%高危操作风险。第二，通过机器学习分析大量实验数据，优化固化曲线，实时模拟热压罐内部温度场模拟碳纤维复合材料在不同压力、温度、时间工况下力学性能的状况如不同铺贴厚度、不同压力、不同保温时间对碳纤维复合材料缺陷影响。第三，结合穿戴设备如数据手套、CAVE系统、MR手柄沉浸式体验碳纤维复材产品制备工艺的过程，增强与用户的交互性和体验感。第四，将软件开发内容与仿真软件进行前端和后端相结合，通过仿真软件计算结果反馈到unity的画面中如升温升压过程中的模拟，罐体内部温度场、速度场、压力场对工件影响的情况。 |
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| 项目进展阶段 | 有样品 | ||||||
| 备注 | |||||||