第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
2025
校赛
人工智能专项赛
三等奖
未转化
否
针对传统菲涅尔方程反射光谱反演方法存在计算效率低(数百毫秒/次)的问题,本研究创新提出基于卷积神经网络的超薄液膜动态测量技术,突破迭代算法理论局限,实现232 Hz动态测量与亚纳米级精度,提高了反演速度,使误差降低至10%以下,并实现微秒级延迟响应,为液膜蒸发及界面流瞬态过程研究提供新型原位监测手段,证实人工智能与光学测量的深度融合可破解高端制造中精密计量难题,形成具有自主知识产权的核心技术路径。
暂无
暂未公开
暂未公开
暂未公开