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龙图腾网获悉太原重工股份有限公司申请的专利基于深度学习的高平顺性汽车起重机悬架设计方法及装置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：CN120764064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510909255.8，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于深度学习的高平顺性汽车起重机悬架设计方法及装置是由宋帅;王振兴;丁兆义;董栋;闫琦;苏新亮;李嘉琦;孙智慧;李永亮设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的高平顺性汽车起重机悬架设计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的高平顺性汽车起重机悬架设计方法及装置，涉及起重机悬架设计技术领域，该方法包括：针对每一种路面谱，分别获取第一训练数据集；利用不同路面谱对应的第一训练数据集训练预先构建的路面振动曲线预测模型，得到不同路面谱对应的已训练的路面振动曲线预测模型；利用已训练的路面振动曲线预测模型，以最小化平顺性指标作为优化目标，求解各个路面谱对应的最优悬架结构参数；根据各个路面谱对应的最优悬架结构参数，构建第二训练数据集；利用第二训练数据集训练预先构建的最优悬架结构参数预测模型；利用已训练的最优悬架结构参数预测模型进行悬架结构设计。本发明能够实现高平顺性的起重机悬架结构的快速优化设计。

本发明授权基于深度学习的高平顺性汽车起重机悬架设计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高平顺性汽车起重机悬架设计方法，其特征在于，包括： 针对每一种路面谱，分别获取第一训练数据集，所述第一训练数据集包括多个第一训练数据，所述第一训练数据包括悬架结构参数及其对应的驾驶室加速度振动曲线； 分别利用预处理后的不同路面谱对应的第一训练数据集训练预先构建的路面振动曲线预测模型，得到不同路面谱对应的已训练的路面振动曲线预测模型，所述路面振动曲线预测模型的输入为悬架结构参数，所述路面振动曲线预测模型的输出为驾驶室加速度振动曲线； 利用各个路面谱对应的已训练的路面振动曲线预测模型，以最小化平顺性指标作为优化目标，求解各个路面谱对应的最优悬架结构参数，平顺性定义为驾驶室加速度振动曲线的平稳程度，平顺性指标定义为驾驶室加速度振动曲线的加速度值的均方根值； 根据各个路面谱对应的最优悬架结构参数，构建第二训练数据集，所述第二训练数据集包括多个第二训练数据，所述第二训练数据包括路面谱特征参数及其对应的最优悬架结构参数； 利用预处理后的第二训练数据集训练预先构建的最优悬架结构参数预测模型，所述最优悬架结构参数预测模型的输入为路面谱特征参数，所述最优悬架结构参数预测模型的输出为悬架结构参数； 利用已训练的最优悬架结构参数预测模型进行悬架结构设计。

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