基于大规模语言模型的固废胶凝材料智能化设计与性能预测系统

本发明涉及基于大规模语言模型的固废胶凝材料智能化设计与性能预测系统，涉及材料科学与人工智能技术领域，该系统通过多任务数据集构建模块整合多源异构数据，建立固废材料配方与性能的关联映射；基于大规模语言模型的性能预测模块实现抗压强度、渗透性等关键指标的高精度跨模态预测；逆向设计模块通过动态嵌入材料科学规则与强化学习多目标优化，生成符合化学成分及工业约束的配方方案，并基于物理规则校验与实验反馈机制形成闭环验证链路。本发明显著提升了固废胶凝材料的研发效率，有效降低试错成本与资源浪费，推动实验室成果向工业化生产的快速转化，为固废资源化利用与绿色建材开发提供智能化技术支撑。