基于卷积神经网络的随机变宽度微流控芯片自动设计方法

本发明公开了基于卷积神经网络的随机变宽度微流控芯片自动设计方法，属于微流控自动设计技术领域。所述方法提供了一种随机变宽度微流控芯片的设计方案，通过变宽度微流道的设计，达到了改善出口浓度与出口流速分布的目的；同时提供了一种KD‑MiniVGGNet卷积神经网络模型，实现了对随机变宽度微流控芯片的出口浓度与出口流速的高准确率预测。通过KD‑MiniVGGNet模型与随机变宽度微流控芯片的结合，实现了高效、准确设计微流控芯片的目的，并且可以推广到其他更多有着特定需求的微流控芯片设计中。

《基于卷积神经网络的随机变宽度微流控芯片自动设计方法》是一发明专利，专利号为 2022106001144，当前法律状态为已下证，由江南大学提出申请，发明人为俞建峰;俞俊楠;范先友;程洋;化春健;蒋毅，申请日期为2022-05-27，公开（公告）日期为2024-04-30，国际专利分类号（IPC）为 G06F 30/27 (2020.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：微流控、芯片设计、深度学习、卷积神经网络、微流控芯片、自动化设计、微通道、流体仿真、芯片拓扑、微流控 CAD、智能设计、微流控器件。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于卷积神经网络的随机变宽度微流控芯片自动设计方法，属于微流控自动设计技术领域。所述方法提供了一种随机变宽度微流控芯片的设计方案，通过变宽度微流道的设计，达到了改善出口浓度与出口流速分布的目的；同时提供了一种KD‑MiniVGGNet卷积神经网络模型，实现了对随机变宽度微流控芯片的出口浓度与出口流速的高准确率预测。通过KD‑MiniVGGNet模型与随机变宽度微流控芯片的结合，实现了高效、准确设计微流控芯片的目的，并且可以推广到其他更多有着特定需求的微流控芯片设计中。

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