东南大学周小舟获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于深度学习和参数化建模的产品形态生成设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115270288B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210755939.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于深度学习和参数化建模的产品形态生成设计方法是由周小舟;姚远;王柳清;薛澄岐;牛亚峰设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习和参数化建模的产品形态生成设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和参数化建模的产品形态生成设计方法，涉及造型设计技术领域，解决了复杂产品面向用户意向快速三维模型生成的技术问题，其技术方案要点是将设计学中的专业领域知识融入生成式设计算法中，该方法挖掘用户对于产品造型要素的风格意象感知，将造型与意象的符合程度作为设计指导，帮助设计师准确把握设计特征要素和用户需求，降低设计风险，同时也通过深度学习和参数化建模技术建立了生成式产品设计系统，辅助设计师在概念设计阶段快速生成设计方案，高效广泛地探索设计空间，可实现产品家族化的快速探索、加快产品迭代速度、缩短研发周期。
本发明授权一种基于深度学习和参数化建模的产品形态生成设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和参数化建模的产品形态生成设计方法，其特征在于，包括： S1：提取对产品造型关联度最大的二维产品特征线图像，针对该二维产品特征线图像进行用户多维度心理意向研究，得到用户心理意向数据,将所述用户心理意向数据通过聚类的方式转化为每个维度下的类别标签，则得到带有类别标签的二维产品特征线图像，所述二维产品特征线图像中的二维产品特征线即为意向驱动特征线； S2：将带有类别标签的所述二维产品特征线图像输入到深度学习网络，生成二维特征线集合，将所述二维特征线集合中的任意一个二维特征线与产品各视图的投影关系进行构建，得到产品的三维特征曲线；其中，用于构建所述三维特征曲线的二维特征线即为驱动特征线； S3：将所述二维特征线集合中的其他二维特征线与所述驱动特征线进行关联，以对所述三维特征曲线进行参数化重构，得到由所述驱动特征线所对应的三维特征曲线参数模型； S4：通过所述意向驱动特征线驱动所述三维特征曲线参数模型产生形态变换，从而生成新的产品形态。
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