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龙图腾网获悉长沙鼓风机厂有限责任公司申请的专利一种基于AI辅助的工业风机结构优化设计方法及系统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：CN120524827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511013652.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于AI辅助的工业风机结构优化设计方法及系统是由黄龙林;王月生;王诚;刘华斌;江维峰设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI辅助的工业风机结构优化设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能制造与工程设计领域，具体设计一种基于AI辅助的工业风机结构优化设计方法及系统，该方法通过将工业风机各结构部件建模为多节点拓扑结构，构建双通道性能预测模型，准确建立结构与性能之间的映射关系。在此基础上，通过构建综合目标函数并引入边界惩罚机制，结合结构扰动样本构建虚拟输入参量空间，采用策略梯度优化方法进行结构搜索与迭代优化，最终经仿真验证筛选出满足边界条件且性能最优的结构方案。系统模块包括结构建模、模型训练、目标函数构建、扰动生成、优化执行、仿真验证与结果输出，具备结构识别精度高、优化效率高与工程适应性强等优点。

本发明授权一种基于AI辅助的工业风机结构优化设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI辅助的工业风机结构优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、风机结构部件拓扑化：根据现场工况，调用已知的工业风机的结构型式和性能参数，将工业风机结构部件抽象为多节点拓扑结构，并将节点属性编码为六维向量； 工业风机结构部件至少包括叶轮组、蜗壳体、进风筒、主轴、轴承座； 多节点拓扑图结构中，每一节点对应一个几何单元，每一边表示连接方式； 所述六维向量依次表示尺寸参数、相对位置、连接类型、材料类型、节点权重与制造限制系数； S2、构建双通道神经网络模型：引入结构图编码通道与性能指标预测通道，构建双通道神经网络模型，输入参量、输出参量，以及结构性能映射； 结构图编码通道采用图卷积神经网络，以六维向量为输入参量；性能预测通道采用前馈神经网络，以风量、风压、噪声、震动值、结构应力、位移及模态频率为输出参量；将两个通道在中间层进行特征融合，以结构性能映射作为中间输出参量； S3、构建综合目标函数：设定综合目标函数，所述综合目标函数包括性能目标函数和边界条件；综合目标函数表示为，满足： ； 其中，为性能目标函数，为风压的自然对数，为输出风量，为噪声分贝值的自然对数，为输入功率；为边界条件，为最大结构应力，为应力安全系数，为材料屈服强度；为最大结构应变，为最大许可应变； S4、启动边界惩罚训练：以表征工业风机结构的六维向量为输入参量，以工业风机的性能参数为输出参量，以边界条件作为惩罚，结构性能映射作为待求解参量，启动模型训练，得到优化模型； S5、建立虚拟输入参量空间：基于多节点拓扑结构的离散性，以待优化结构参数为初始输入参量，对每一轮次的输入参量叠加固定步长的随机扰动，生成虚拟输入参量，得到虚拟输入参量空间； S6、执行奖励优化设计：将虚拟输入参量空间的元素按轮次输入优化模型进行迭代优化，以性能目标函数作为奖励，针对性能目标函数求取输出极值点，得到初选优化输入参量； S7、执行仿真反馈验证：通过有限元仿真获得最大结构应力和最大结构应变，验证是否满足边界条件； S8、输出最终结果：从所有满足边界条件的初选优化输入参量中，选择使性能目标函数取得最大值的初选优化输入参量，构建最优结构参数并输出至用户。

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