针对传统防护方案设计“经验试错周期长、多参数协同优化难”的双重困境，陕煤研究院纳米吸能材料团队成功研发出“材料-结构-场景”三位一体的“纳米吸能防护智能化设计平台”。通过AI+大模型技术融合，实现防护方案设计从“人工试错”向“数据智能驱动”的跨越式升级，为客户提供精准化安全防护解决方案。

筑牢数据根基，打破经验桎梏。基于逾3000组纳米材料动态响应数据和涵盖500种类型的复合结构力学模型库，研发团队创新性构建了"材料-结构一体化"智能设计平台。通过深度学习算法，成功建立了融合材料选型特征、结构拓扑参数及工艺荷载环境等多维度要素的智能预测模型，实现多要素的智能关联与协同优化，有效突破了传统经验设计中数据孤岛化、设计离散化的技术瓶颈。

攻克建模难题，压缩设计周期。研发团队攻克材料跨尺度建模核心技术，开发出具备跨微纳-宏观尺度解析能力的AI预测模型。该模型通过建立材料微观特性与宏观力学响应的高维非线性关系，实现能量吸收效率、应力分布等指标的智能预测，使复杂防护场景的设计验证周期缩短85%。

革新交互模式，实现三重突破。深度融合DeepSeek大语言模型，创新构建“口语化需求→工程参数”智能解析系统。该系统可自动提取客户口语化需求，并转化为预测模型参数输入，驱动多目标优化算法生成最优方案，实现安全防护方案设计的‌效率、精度、适配性三重突破‌。

未来，纳米材料事业部将继续以技术创新为引擎，为工业安全、航空航天、个人防护等领域提供更智能、更可靠、更敏捷‌的防护解决方案，推动安全防护产业迈向精准化设计、智能化升级、可持续进化‌的新阶段。