材料数据的处理、生成、应用方法及终端、云处理平台的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种材料数据的处理、生成、应用方法及终端、云处理平台，材料数据处理方法包括：接收来自用户终端的材料仿真请求，材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求信息；通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据；将仿真材料数据发送给所述用户终端，其中，仿真材料数据用于指示用户终端进行真实材料实验。本发明解决了现有材料基因工程技术中进行材料实验与材料仿真计算脱节的技术问题，使得仿真材料数据能够解决实际实验问题，加快了新材料研发。
【专利说明】
材料数据的处理、生成、应用方法及终端、云处理平台
技术领域
[0001]本发明涉及材料信息领域，尤其涉及一种材料数据的处理、生成、应用方法及终端、云处理平台。
【背景技术】
[0002]随着科学技术的发展，对材料的性能和新材料的研发速度要求越来越高。希望加速新材料的研发速度，降低新材料的研发成本。随着高通量组合材料芯片技术在介电、超导和巨磁阻材料等领域取得突破后，材料基因工程技术研究得到了高度重视。
[0003]通过一个基片上同时进行多个实验的高通量实验设备大大加速了材料试验的进程，但是目前材料领域的研究现状是各自为营，科研团体和机构之间缺乏交流，以及缺少对实验的核心指导，导致高通量实验设备现有材料基因工程技术中材料实验与材料仿真计算脱节，因此高通量实验设备仍然会进行一些重复实验，造成新材料研发中的时间浪费，减缓了材料研发的发展速率。
【发明内容】
[0004]本发明实施例通过提供一种材料数据的处理、生成、应用方法及终端、云处理平台，解决了现有材料基因工程技术中进行材料实验与材料仿真计算脱节的技术问题。
[0005]第一方面，本发明实施例提供了一种材料数据处理方法，应用于一材料数据云处理平台，包括:
[0006]接收来自用户终端的材料仿真请求，所述材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求ig息；
[0007]通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据；
[0008]将所述仿真材料数据发送给所述用户终端，其中，所述仿真材料数据用于指示所述用户终端进行真实材料实验。
[0009]优选的，在所述将所述仿真材料数据发送给所述用户终端之后，所述材料信息处理方法还包括:
[0010]接收所述用户终端上传的由所述真实材料实验产生的实验材料数据；
[0011 ]基于所述实验材料数据验证所述仿真材料数据是否正确，获得一验证结果；
[0012]在所述验证结果表征所述仿真材料数据正确时，将所述仿真材料数据存储至对应材料数据库。
[0013]优选的，在所述接收所述用户终端上传的由所述真实材料实验产生的实验材料数据之后，所述材料信息处理方法还包括:
[0014]基于预设分类规则对所述实验材料数据进行分类，以形成分类后材料数据存储于对应材料数据库中。
[0015]优选的，在所述基于预设分类规则对所述实验材料数据进行分类，以形成分类后材料数据存储于对应材料数据库中之后，所述材料信息处理方法还包括:
[0016]接收来自应用终端的材料应用请求，所述材料应用请求包含所述应用终端的材料应用需求?目息；
[0017]从所述材料数据库中提取匹配所述材料应用需求信息的潜力材料数据，其中，所述潜力材料数据为所述仿真材料数据或实验材料数据中的部分数据；
[0018]通过预设数据挖掘工具对所述潜力材料数据进行材料数据分析，以确定出所需材料数据；
[0019]将所述所需材料数据发送给所述应用终端。
[0020]优选的，所述预设仿真工具包括原子分子尺度计算工具、宏观尺度计算工具、高通量计算工具中的至少一种时，所述通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据，具体为:
[0021]通过所述原子分子尺度计算工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第一类仿真材料数据;和/或
[0022]通过所述宏观尺度计算工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第二类仿真材料数据;和/或
[0023]通过所述高通量计算工具中对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第三类仿真材料数据。
[0024]第二方面，本发明实施例提供了一种材料数据生成方法，应用于一用户终端，所述材料数据生成方法包括:
[0025]向材料数据云处理平台发送材料仿真请求，所述材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求信息；
[0026]接收所述材料数据云处理平台通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成的仿真材料数据；
[0027]基于所述仿真材料数据指示所述用户终端进行真实材料实验。
[0028]优选的，在所述基于所述仿真材料数据指示所述用户终端进行真实材料实验之后，所述材料数据生成方法还包括:
[0029]搜集所述真实材料实验产生的实验材料数据；
[0030]将实验材料数据上传至所述材料数据云处理平台。
[0031]第三方面，本发明实施例提供了一种材料数据应用方法，应用于一应用终端，所述材料数据应用方法包括:
[0032]向材料数据云处理平台发送材料应用请求，所述材料仿真请求中包含所述应用终端的材料应用需求信息；
[0033]接收所述材料信息云处理平台通过预设数据挖掘工具对从材料数据库中提取的潜力材料数据进行材料数据分析以确定出的所需材料数据；
[0034]基于所需材料数据指示所述应用终端进行材料生产或材料应用。
[0035]第四方面，本发明实施例提供了一种材料数据云处理平台，包括:
[0036]第一接收单元，用于接收来自用户终端的材料仿真请求，所述材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求信息；
[0037]仿真单元，用于通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据；
[0038]第一发送单元，用于将所述仿真材料数据发送给所述用户终端，其中，所述仿真材料数据用于指示所述用户终端进行真实材料实验。
[0039]优选的，所述材料数据云处理平台还包括:
[0040]第二接收单元，用于接收所述用户终端上传的由所述真实材料实验产生的实验材料数据；
[0041]验证单元，用于基于所述实验材料数据验证所述仿真材料数据是否正确，获得一验证结果；
[0042]存储单元，在所述验证结果表征所述仿真材料数据正确时，将所述仿真材料数据存储至对应材料数据库。
[0043]优选的，所述材料数据云处理平台还包括:
[0044]分类单元，用于基于预设分类规则对所述实验材料数据进行分类，以形成分类后材料数据存储于对应材料数据库中。
[0045]优选的，所述材料数据云处理平台还包括:
[0046]第三接收单元，用于接收来自应用终端的材料应用请求，所述材料应用请求包含所述应用终端的材料应用需求信息；
[0047]提取单元，用于从所述材料数据库中提取匹配所述材料应用需求信息的潜力材料数据，其中，所述潜力材料数据为所述仿真材料数据或实验材料数据中的部分数据；
[0048]数据挖掘单元，用于通过预设数据挖掘工具对所述潜力材料数据进行材料数据分析，以确定出所需材料数据；
[0049]第二发送单元，将所述所需材料数据发送给所述应用终端。
[0050]优选的，所述分类单元具体用于:
[0051]通过所述原子分子尺度计算工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第一类仿真材料数据;和/或
[0052]通过所述宏观尺度计算工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第二类仿真材料数据;和/或
[0053]通过所述高通量计算工具中对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第三类仿真材料数据。
[0054]第五方面，本发明实施例提供了一种用户终端，包括:
[0055]发送单元，用于向材料数据云处理平台发送材料仿真请求，所述材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求信息；
[0056]接收单元，用于接收所述材料数据云处理平台通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成的仿真材料数据；
[0057]指示单元，用于基于所述仿真材料数据指示所述用户终端进行真实材料实验。
[0058]优选的，所述用户终端还包括:
[0059]搜集单元，用于搜集所述真实材料实验产生的实验材料数据；
[0060]上传单元，用于将实验材料数据上传至所述材料数据云处理平台。
[0061]第六方面，本发明实施例提供了一种应用终端，包括:
[0062]发送单元，用于向材料数据云处理平台发送材料应用请求，所述材料仿真请求中包含所述应用终端的材料应用需求信息；
[0063]接收单元，用于接收所述材料信息云处理平台通过预设数据挖掘工具对从材料数据库中提取的潜力材料数据进行材料数据分析以确定出的所需材料数据；
[0064]指示单元，用于基于所需材料数据指示所述应用终端进行材料生产或材料应用。
[0065]本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点:
[0066]由于基于预设仿真工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据，从而通过预设仿真工具可以发现可行的实验方案，也可以对现有实验工艺达不到的情况进行仿真，仿真所生成的仿真材料数据发送给用户终端指示用户终端进行真实材料实验。使得理论与实际联系更加紧密，通过仿真材料数据迅速排解了真实材料试验的不确定因素，以及获得可行或更优的实验方案，更快地得到结果，解决了现有材料基因工程技术中进行材料实验与材料仿真计算脱节的技术问题，使得仿真材料计算的数据能够解决实际实验问题，则能有效避免高通量实验设备进行重复性实验，进而加快了新材料研发。
[0067]进一步，材料数据库中提取满足材料应用需求信息的材料数据发送给应用终端，使得应用终端能经过有效组织和呈现能指导材料产品的实际应用与生产，进而提高了材料从发现到应用的速度。
[0068]进一步，由于通过实验材料数据验证仿真材料数据的正确性，保证了积累到材料数据库中的仿真材料数据的正确有效性。
【附图说明】
[0069]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0070]图1为本发明实施例中材料数据处理方法的主流程图；
[0071]图2为图1中S103之后的材料数据处理方法的流程图；
[0072]图3为图1中S104之后的材料数据处理方法的流程图；
[0073]图4为本发明实施例中材料数据生成方法的流程图；
[0074]图5为本发明实施例中材料数据应用方法的流程图；
[0075]图6为本发明实施例中材料数据云处理平台的功能结构图；
[0076]图7为本发明实施例中用户终端的功能结构图；
[0077]图8为本发明实施例中应用终端的功能结构图。
【具体实施方式】
[0078]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0079]本发明实施例提供的一种材料数据处理方法，应用于一材料数据云处理平台。参考图1所示，该材料数据处理方法包括如下步骤:
[0080]S101、接收来自用户终端的材料仿真请求，材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求fg息。
[0081]具体的，来自用户终端的材料仿真请求为用户终端基于浏览器或者客户端生成的请求，材料仿真请求中包含用户终端的材料实验需求信息为一个或多个材料参数。比如需要实验研究电学材料，材料仿真请求中包含的材料参数为用户输入电容材料的Q值、介电常数等等。比如需要实验建筑工程材料，材料仿真请求中包含的材料参数为用户输入的轻集料的堆积密度、吸水率等等。
[0082]S102、通过预设仿真工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据。
[0083]在材料数据云处理平台预置有原子分子尺度计算工具、宏观尺度计算工具、高通量计算工具等多个类型的仿真工具，在S102中，从多个类型的仿真工具中确定出一个与材料实验需求信息匹配的仿真工具进行材料实验仿真。具体来讲，通过预设仿真工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据的实施方式具体为:通过原子分子尺度计算工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第一类仿真材料数据;和/或通过宏观尺度计算工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第二类仿真材料数据；和/或通过高通量计算工具中对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第三类仿真材料数据。从而通过上述预设仿真工具的多样性可以匹配所需仿真材料数据的多样性，以解决材料问题的多样性。
[0084]在第一实施例中，原子分子尺度计算工具可以为基于第一性原理计算或基于分子动力学仿真计算:
[0085]具体的，基于第一性原理计算进行仿真以生成材料分子结构、材料性质等仿真材料数据。
[0086]第一性原理计算不依赖任何经验参数，而是将构成微观体系各元素的原子种类作为输入参数进行仿真计算，以直接通过求解薛定谔方程生成第一类仿真材料数据，生成的第一类仿真材料数据包括电子能带结构、电子能带结构等数据等等。例如:应用第一性原理方法进行Xe-Ni金属间化合物的形成恰计算时，计算得到的仿真材料数据包括Xe-Ni的电子能带结构、电子态密度和电荷密度，进行Xe-Fe金属间化合物的形成焓计算时，计算得到的仿真材料数据包括Xe-Fe的电子能带结构、电子态密度和电荷密度。
[0087]具体的，基于分子动力学仿真的原子分子尺度计算工具，是基于分子动力学仿真对材料实验需求信息进行数值仿真。数值仿真的流程如下:首先，建立对于原子核和电子所构成的多体系统的仿真模型;然后，设定仿真区域的边界条件，并选取粒子间作用势模型；接着，设定所有粒子的初始位置和初始速度;再计算粒子间的相互作用力、势能、各个粒子的位置和各个粒子速度;待多体系统平衡后，基于多体系统中粒子位置的轨迹和粒子速度的轨迹获得的第二类仿真材料数据包括:该多体系统的热力学性质、光谱性质和系统自由能等方面的仿真材料数据，比如获得的仿真材料数据为:材料熔点、材料温度等，从而获取了热力学、动力学、晶体结构和缺陷相关的材料性质。
[0088]在第二实施例中，预设仿真工具为宏观尺度计算工具，具体是基于宏观尺度计算工具的经验公式、半经验公式对材料实验需求信息进行计算得到第三类仿真材料数据。比如，生成的第二类仿真材料数据为:对宏观材料、器件、构件中的一种在多物理场耦合条件下行为分析得到的数据，多物理场耦合条件为包括温度场、应力场、电磁场等物理场耦合的条件。比如，生成的第二类仿真材料数据为对宏观材料在多物理场耦合条件下的微观组织演化行为进行仿真的数据。
[0089]在第三实施例中，预设仿真工具为高通量计算工具时，具体是基于高通量计算作业生成算法、高通量提交算法、高通量监控算法中的至少一种对材料实验需求信息进行计算，生成的第三类仿真材料数据包括:材料性能随时间变化的规律数据、对服役环境的响应等仿真材料数据。
[0090]通过上述第一、第二、第三实施例对材料实验需求信息进行仿真以生成第一类、第二类、第三类仿真材料数据，以能够发现可行的实验方案、对现有实验工艺达不到的实验情况进行仿真等等。得到的仿真材料数据为热力学、动力学、晶体结构和缺陷相关的材料性质，实验方案，实验材料，材料组分，材料熔点，材料温度，实验工艺，对服役环境的响应等仿真材料数据。
[0091]S103、将仿真材料数据发送给用户终端，其中，仿真材料数据用于指示用户终端进行真实材料实验。
[0092]比如，发送给用户终端的仿真材料数据为材料组分，则用户终端应用接收到的材料组分进行真实材料实验。比如，发送给用户终端的仿真材料为材料温度，则控制真实材料实验的温度为接收到的材料温度。
[0093]具体的，接收仿真材料数据的用户终端为高通量实验设备，或者为高通量实验设备与用户联网设备的组合。其中，高通量实验设备为高通量制备设备或高通量表征设备。具体的，高通量制备设备为一个基片上可以同时制备多个不同成分的材料制备设备，高通量制备设备用于应用仿真材料数据进行真实材料制备实验。具体的，高通量表征设备为一个基片上可以同时表征多个不同成分的材料测试设备，高通量表征设备用于应用仿真材料数据进行真实材料表征实验。
[0094]通过上述步骤SlOl?S103使得仿真材料数据能够解决实际问题、指导用户终端进行真实材料实验，使理论与实验联系的更加紧密，以提高了实验效率。
[0095]参考图2所示，在S103之后接着执行如下步骤S104?S106:
[0096]S104:接收用户终端上传的由真实材料实验产生的实验材料数据。
[0097]具体的，高通量制备设备进行真实材料制备实验产生的实验材料数据包括:制备成分组成、制备条件、制备工艺、所用设备信息等等。比如，高通量制备设备为高通量磁控溅射组合材料沉积设备:高通量磁控溅射组合材料沉积设备是全自动制备各种组合材料芯片的装备，除装、取片为手动外，其余过程可按预先设定程序自动、连续完成，用于各种非强导磁(比如:金属或非金属/半导体)材料的组合材料芯片制备。高通量磁控溅射组合材料沉积设备在保证沉积膜层的稳定性、重复性和一致性的同时实现参数数据化，该高通量磁控溅射组合材料沉积设备采集在制备各种组合材料芯片过程中的信息为实验材料数据。
[0098]具体的，高通量表征设备进行真实材料表征实验产生的实验材料数据包括:针对材料成分、材料结构的高通量表征数据，针对材料各种性能的高通量测试数据，针对材料工艺过程的高通量原位实时表征数据。具体来讲，真实材料表征实验得到实验材料数据为:材料成分表征数据、材料结构表征数据、材料光学性质表征数据、材料电磁学性质表征数据、微区热力学性能表征数据、微区电化学性能表征数据、微区力学性质表征数据、微区磁学性能表征数据、催化性能表征数据等。
[0099]S105:基于实验材料数据验证仿真材料数据是否正确，获得一验证结果。
[0100]以对全钒液流电池容量衰减因素研究为例，通过建立模型仿真离子交换膜厚度、孔隙率以及电解液流速对电池容量衰减的影响，得出如下趋势:随着电解液流速的增加，电池容量衰减减慢;随着孔隙率的增加，电池容量衰减减慢;随着离子交换膜厚度的增加，电池容量衰减减缓。在实际电池进行充放电循环多次后，测量电池的容量衰减是否符合以上趋势，若符合，则表征仿真材料数据正确，若不符合，则表征仿真材料数据不正确。
[0101 ] S106:在验证结果表征仿真材料数据正确时，将仿真材料数据存储至对应材料数据库。
[0102]在具体实施过程中，在验证结果表征仿真材料数据不正确时，摒弃此次生成的仿真材料数据。
[0103]通过上述S104?S106在材料数据库中积累了有效材料数据。
[0104]进一步的，S104之后还包括步骤:基于预设分类规则对实验材料数据进行分类以形成的分类后材料数据存储于相应材料数据库中。
[0105]具体的，预设分类规则包括多尺度分类规则、单一尺度分类规则、功能材料分类规则中的至少一种。
[0106]下面对实验材料数据进行分类的实施方式进行分别描述:
[0107]第一分类方式为:基于多尺度分类规则对实验材料数据进行分类以形成分类后材料数据。具体的，上述多尺度分类规则包括:电子尺度、原子-分子尺度、微观尺度、介观尺度、宏观尺度。则对应的，实验材料数据进行分类形成的分类后材料数据包括:电子尺度数据、原子-分子尺度数据、微观尺度数据、介观尺度数据、宏观尺度数据。相应材料数据库包括:电子尺度数据库、原子-分子尺度数据库、微观尺度数据库、介观尺度数据库、宏观尺度数据库、也可以基于以上五种数据库形成的二次数据库。
[0108]则对实验材料数据进行分类后的电子尺度数据存储至电子尺度数据库，原子-分子尺度数据存储至原子-分子尺度数据库，微观尺度数据存储至微观尺度数据库，介观尺度数据存储至介观尺度数据库，宏观尺度数据存储至宏观尺度数据库，二次数据存储至二次数据库。
[0109]例如在工程材料的集成开发中需要分析工程材料在不同尺度上的性能包括:在微观尺度上观察工程材料的结构和力学性能，工程材料制成产品后在宏观尺度上观察工程材料的承重性和稳定性。则基于多尺度分类规则对工程实验材料数据进行分类以形成微观尺度数据和宏观尺度数据后，微观尺度数据存储至微观尺度数据库中，宏观尺度数据存储至宏观尺度数据库。
[0110]第二分类方式为:基于单一尺度分类规则分类实验材料数据以形成分类后材料数据后，每类分类后材料数据存储至对应材料数据库，比如，基于构效关系在单一尺度分类规则分类实验材料数据。
[0111]第三分类方式为:基于功能材料分类规则分类材料数据以形成分类后材料数据后，存储每类分类后材料数据至相应材料数据库，实验材料数据的功能不同，所在材料数据库就不同，从而实现根据实验材料数据的功能分类存储。
[0112]进一步的，参考图3所示，在S104之后还包括如下步骤:
[0113]S201:接收来自应用终端的材料应用请求，材料应用请求包含应用终端的材料应用需求?目息。
[0114]具体的，应用终端可以为与材料数据云处理平台网络连接并进行材料生产或材料应用的设备。比如，卷钢生产设备，轻集料生产设备、应用卷钢进行机械制备的设备等等。
[0115]S202:从材料数据库中提取匹配材料应用需求信息的潜力材料数据，其中，潜力材料数据为仿真材料数据或实验材料数据中的部分数据。
[0116]具体的，材料应用需求信息为应用终端所需材料的相关信息。比如，从材料数据库中提取满足温度需求的相变材料时，材料应用需求信息为温度;比如，从材料数据库中提取满足力学性能需求的合金材料时，材料应用需求信息为屈服强度、拉伸强度、硬度等。
[0117]S203:通过预设数据挖掘工具对潜力材料数据进行材料数据分析，以确定出所需材料数据。
[0118]具体的，数据挖掘工具为聚类分析、关联规则分析、时间序列分析中的至少一种。潜力材料数据基于聚类分析规则、关联规则分析、时间序列分析规则、机器学习分析规则中的至少一种进行数据挖掘确定出所需材料数据。
[0119]在具体实施过程中，进行数据分析后得到的材料数据分析结果包括:聚类分析结果、关联挖掘结果、时间序列分析结果、相图计算结果、仿真计算结果等。根据聚类分析结果、关联挖掘结果、时间序列分析结果、相图计算结果、仿真计算结果中的至少一个分析结果确定所需材料数据。
[0120]具体的，基于聚类分析发现各个潜力材料数据的相异度以形成标准化的度量值进行聚类分析;具体的，基于关联规则用于发现存在于潜力材料数据间的隐藏关系，基于关联规则分析进行数据分析时，先从潜力材料数据中找出所有的高频项目组，再由这些高频项目组中产生关联规则;具体的，基于时间序列分析时从潜力材料数据的时序中抽取时序内部的规律用于时序的数值、周期、趋势分析和预测等。
[0121]通过云计算、大数据等工具与上述聚类分析、关联规则分析、时间序列分析相结合，解决了材料数据处理过程所需要的大量计算能力、大量储存能力的问题，使得能够从材料数据库中找到所需材料数据。
[0122]S204:将所需材料数据发送给应用终端。
[0123]基于同一发明构思，本发明实施例提供了本发明实施例提供了一种材料数据生成方法，应用于一用户终端，参考图4所示，包括:
[0124]S301:向材料数据云处理平台发送材料仿真请求，材料仿真请求中包含用户终端的材料实验需求信息；
[0125]S302、接收材料数据云处理平台通过预设仿真工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成的仿真材料数据；
[0126]S303、基于仿真材料数据指示用户终端进行真实材料实验。
[0127]优选的，在基于仿真材料数据指示用户终端进行真实材料实验之后，材料数据生成方法还包括:
[0128]搜集真实材料实验产生的实验材料数据；
[0129]将实验材料数据上传至材料数据云处理平台。
[0130]基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种材料数据应用方法，应用于一应用终端，参考图5所示，包括:
[0131]S401、向材料数据云处理平台发送材料应用请求，材料仿真请求中包含应用终端的材料应用需求信息；
[0132]S402、接收材料信息云处理平台通过预设数据挖掘工具对从材料数据库中提取的潜力材料数据进行材料数据分析以确定出的所需材料数据；
[0133]S403、基于所需材料数据指示应用终端进行材料生产或材料应用。
[0134]基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种材料数据云处理平台，参考图6所示，包括:
[0135]第一接收单元501，用于接收来自用户终端的材料仿真请求，材料仿真请求中包含用户终端的材料实验需求信息；
[0136]仿真单元502，用于通过预设仿真工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据；
[0137]第一发送单元503，用于将仿真材料数据发送给用户终端，其中，仿真材料数据用于指示用户终端进行真实材料实验。
[0138]优选的，所述材料数据云处理平台还包括:
[0139]第二接收单元，用于接收所述用户终端上传的由所述真实材料实验产生的实验材料数据；
[0140]验证单元，用于基于所述实验材料数据验证所述仿真材料数据是否正确，获得一验证结果；
[0141]存储单元，在所述验证结果表征所述仿真材料数据正确时，将所述仿真材料数据存储至对应材料数据库。
[0142]优选的，所述材料数据云处理平台还包括:
[0143]分类单元，用于基于预设分类规则对实验材料数据进行分类，以形成分类后材料数据存储于对应材料数据库中。
[0144]优选的，材料数据云处理平台还包括:
[0145]第三接收单元，用于接收来自应用终端的材料应用请求，材料应用请求包含应用终端的材料应用需求信息；
[0146]提取单元，用于从材料数据库中提取匹配材料应用需求信息的潜力材料数据，其中，潜力材料数据为仿真材料数据或实验材料数据中的部分数据；
[0147]数据挖掘单元，用于通过预设数据挖掘工具对潜力材料数据进行材料数据分析，以确定出所需材料数据；
[0148]第二发送单元，将所需材料数据发送给应用终端。
[0149]优选的，分类单元具体用于:
[0150]通过原子分子尺度计算工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第一类仿真材料数据;和/或
[0151]通过宏观尺度计算工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第二类仿真材料数据;和/或
[0152]通过高通量计算工具中对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第三类仿真材料数据。
[0153]基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种用户终端，参考图7所示，包括:
[0? 54]发送单元601，用于向材料数据云处理平台发送材料仿真请求，材料仿真请求中包含用户终端的材料实验需求信息；
[0155]接收单元602，用于接收材料数据云处理平台通过预设仿真工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成的仿真材料数据；
[0156]指示单元603，用于基于仿真材料数据指示用户终端进行真实材料实验。
[0157]优选的，所述用户终端还包括:
[0158]搜集单元，用于搜集真实材料实验产生的实验材料数据；
[0159]上传单元，用于将实验材料数据上传至材料数据云处理平台。
[0160]基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种应用终端，参考图8所示，包括:
[0?61 ]发送单元701，用于向材料数据云处理平台发送材料应用请求，材料仿真请求中包含应用终端的材料应用需求信息；
[0162]接收单元702，用于接收材料信息云处理平台通过预设数据挖掘工具对从材料数据库中提取的潜力材料数据进行材料数据分析以确定出的所需材料数据；
[0163]指示单元703，用于基于所需材料数据指示应用终端进行材料生产或材料应用。
[0164]通过上述本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点:
[0165]由于基于预设仿真工具对材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据，从而通过预设仿真工具可以发现可行的实验方案，也可以对现有实验工艺达不到的情况进行仿真，仿真所生成的仿真材料数据发送给用户终端指示用户终端进行真实材料实验。使得理论与实际联系更加紧密，通过仿真材料数据迅速排解了真实材料试验的不确定因素，以及获得可行或更优的实验方案，更快地得到结果，解决了现有材料基因工程技术中进行材料实验与材料仿真计算脱节的技术问题，使得仿真材料的数据能够解决实际实验问题，则能有效避免高通量实验设备进行重复性实验，进而加快了新材料研发。
[0166]进一步，材料数据库中提取满足材料应用需求信息的材料数据发送给应用终端，使得应用终端能经过有效组织和呈现能指导材料产品的实际应用与生产，进而提高了材料从发现到应用的速度。
[0167]进一步，由于通过实验材料数据验证仿真材料数据的正确性，保证了积累到材料数据库中的仿真材料数据的正确有效性。
[0168]尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0169]显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
【主权项】
1.一种材料数据处理方法，应用于一材料数据云处理平台，其特征在于，包括: 接收来自用户终端的材料仿真请求，所述材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求ig息; 通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据；将所述仿真材料数据发送给所述用户终端，其中，所述仿真材料数据用于指示所述用户终端进行真实材料实验。2.如权利要求1所述的材料数据处理方法，其特征在于，在所述将所述仿真材料数据发送给所述用户终端之后，所述材料数据处理方法还包括: 接收所述用户终端上传的由所述真实材料实验产生的实验材料数据； 基于所述实验材料数据验证所述仿真材料数据是否正确，获得一验证结果； 在所述验证结果表征所述仿真材料数据正确时，将所述仿真材料数据存储至对应材料数据库。3.如权利要求2所述的材料数据处理方法，其特征在于，在所述接收所述用户终端上传的由所述真实材料实验产生的实验材料数据之后，所述材料数据处理方法还包括: 基于预设分类规则对所述实验材料数据进行分类，以形成分类后材料数据存储于对应材料数据库中。4.如权利要求2所述的材料数据处理方法，其特征在于，在所述基于预设分类规则对所述实验材料数据进行分类，以形成分类后材料数据存储于对应材料数据库中之后，所述材料数据处理方法还包括: 接收来自应用终端的材料应用请求，所述材料应用请求包含所述应用终端的材料应用需求ig息; 从所述材料数据库中提取匹配所述材料应用需求信息的潜力材料数据，其中，所述潜力材料数据为所述仿真材料数据或实验材料数据中的部分数据； 通过预设数据挖掘工具对所述潜力材料数据进行材料数据分析，以确定出所需材料数据； 将所述所需材料数据发送给所述应用终端。5.如权利要求1所述的材料数据处理方法，其特征在于，所述预设仿真工具包括原子分子尺度计算工具、宏观尺度计算工具、高通量计算工具中的至少一种时，所述通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据，具体为: 通过所述原子分子尺度计算工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第一类仿真材料数据;和/或 通过所述宏观尺度计算工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第二类仿真材料数据;和/或 通过所述高通量计算工具中对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成第三类仿真材料数据。6.一种材料数据生成方法，应用于一用户终端，其特征在于，所述材料数据生成方法包括: 向材料数据云处理平台发送材料仿真请求，所述材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求信息； 接收所述材料数据云处理平台通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成的仿真材料数据； 基于所述仿真材料数据指示所述用户终端进行真实材料实验。7.一种材料数据应用方法，应用于一应用终端，其特征在于，所述材料数据应用方法包括: 向材料数据云处理平台发送材料应用请求，所述材料仿真请求中包含所述应用终端的材料应用需求信息； 接收所述材料信息云处理平台通过预设数据挖掘工具对从材料数据库中提取的潜力材料数据进行材料数据分析以确定出的所需材料数据； 基于所需材料数据指示所述应用终端进行材料生产或材料应用。8.一种材料数据云处理平台，其特征在于，包括: 第一接收单元，用于接收来自用户终端的材料仿真请求，所述材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求信息； 仿真单元，用于通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成仿真材料数据； 第一发送单元，用于将所述仿真材料数据发送给所述用户终端，其中，所述仿真材料数据用于指示所述用户终端进行真实材料实验。9.一种用户终端，其特征在于，包括: 发送单元，用于向材料数据云处理平台发送材料仿真请求，所述材料仿真请求中包含所述用户终端的材料实验需求信息； 接收单元，用于接收所述材料数据云处理平台通过预设仿真工具对所述材料实验需求信息进行材料实验仿真以生成的仿真材料数据； 指示单元，用于基于所述仿真材料数据指示所述用户终端进行真实材料实验。10.一种应用终端，其特征在于，包括: 发送单元，用于向材料数据云处理平台发送材料应用请求，所述材料仿真请求中包含所述应用终端的材料应用需求信息； 接收单元，用于接收所述材料信息云处理平台通过预设数据挖掘工具对从材料数据库中提取的潜力材料数据进行材料数据分析以确定出的所需材料数据； 指示单元，用于基于所需材料数据指示所述应用终端进行材料生产或材料应用。
【文档编号】G06F17/50GK105975727SQ201610370526
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年5月30日
【发明人】臧亮, 赵正爽, 向勇
【申请人】成都云材智慧数据科技有限公司