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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种针对激光选区熔化成形钛合金梯度晶格结构的轻量化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：CN120072146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510156487.0，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种针对激光选区熔化成形钛合金梯度晶格结构的轻量化方法是由姜丽红;陈玉华;刘征;郭正华;魏取龙;张琦;赵明杰;王冠刚设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对激光选区熔化成形钛合金梯度晶格结构的轻量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对激光选区熔化成形钛合金梯度晶格结构的轻量化方法，涉及钛合金梯度晶格结构的制造技术领域，包括以下步骤：构建钛合金梯度晶格数据库；基于数据库获取的数据，采用生成对抗网络+强化学习的方式建立一个智能优化模型；所述智能优化模型的训练目标为生成符合SLM激光选区熔化制造要求的可行结构；基于SLM工艺参数优化晶格成形质量，并采用多目标优化算法对生成的智能晶格结构进行全局优化。本发明采用生成对抗网络和强化学习的结合，精确模拟并优化不同工况下的晶格结构。通过强化学习的晶胞尺寸调整，能够确保在保证结构强度的前提下实现最大程度的轻量化。

本发明授权一种针对激光选区熔化成形钛合金梯度晶格结构的轻量化方法在权利要求书中公布了：1.一种针对激光选区熔化成形钛合金梯度晶格结构的轻量化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：构建钛合金梯度晶格数据库，数据库包括：不同晶格拓扑结构的参数、力学性能以及各种工艺参数下对最终成形质量的影响； 步骤二：基于数据库获取的数据，采用生成对抗网络+强化学习的方式建立一个智能优化模型； 其中，生成对抗网络负责模拟各种工况下的轻量化设计方案；强化学习负责调整晶胞参数，在既保证结构强度又最大程度降低重量的前提下优化晶格，所述智能优化模型的训练目标为生成符合SLM制造要求的可行结构； 步骤三：基于SLM工艺参数优化晶格成形质量，并采用多目标优化算法对生成的智能晶格结构进行全局优化； 其中，所述步骤二中，基于生成对抗网络生成的晶格方案，采用强化学习进行结构参数调整，在保证力学性能的前提下最小化质量，具体为： S201:定义：状态为当前的晶格结构参数；状态是晶格结构参数的调整量，奖励函数； 其中，表示所约束的力学性能；表示限制的重量条件，表示晶格结构SLM的可行性损失；、、分别表示对应的权重系数； S202：通过策略梯度方法优化策略，最大化累积奖励，过程表示为： 其中，表示折扣因子，用于平衡短期和长期收益； 所述步骤三的多目标优化算法为NSGA-II算法；包括： S301：通过步骤二得到的多个轻量化晶格结构设计方案作为初始解； S302：计算每个解在所有目标上的表现； S303：将解根据目标函数的相对优越性分为多个等级，并选择前沿解ParetoFront； S304：为每个解计算拥挤度，即该解在前沿解ParetoFront中的密集程度，避免算法陷入局部最优； S305：然后通过遗传算法的机制生成新一代解，多次迭代优化后，最终得到一组Pareto最优解。

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