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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;沈阳航空航天大学申请的专利数据驱动增强的点阵结构多尺度拓扑优化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：CN121389815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511946731.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权数据驱动增强的点阵结构多尺度拓扑优化设计方法是由孙嘉恒;李权;洪智;倪敬;苏少辉;刘远强;刘虎;郭玉杰设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据驱动增强的点阵结构多尺度拓扑优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据驱动增强的点阵结构多尺度拓扑优化设计方法。本发明首先基于多参数建立宏观结构力学模型；其次优化基于密度的拓扑设计，实现宏观结构的轻量化与力学性能的提升；再次结合宏观结构力学模型，计算最优设计结构的等效模量分布与主应力分布；接着基于等效模量分布与主应力分布，建立点阵单胞的力学性能均匀化计算方法；然后构建所述点阵单胞数据集；随后构建深度神经网络模型，以构建的所述点阵单胞数据集为训练样本，建立宏观设计参数与单胞类型和细观尺寸间的映射关系；最后利用训练的深度神经网络模型，计算细观单胞分布，实现点阵结构的多尺度拓扑优化设计。本发明能够有效提升点阵结构多尺度拓扑优化计算效率。

本发明授权数据驱动增强的点阵结构多尺度拓扑优化设计方法在权利要求书中公布了：1.数据驱动增强的点阵结构多尺度拓扑优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于多参数建立宏观结构力学模型，分析宏观结构的形变与主应力力学响应； S2：开展基于密度的拓扑优化设计，实现所述宏观结构的轻量化与力学性能的提升； S3：结合所述宏观结构力学模型，计算最优设计结构的等效模量分布与主应力分布； S4：建立点阵单胞的力学性能均匀化计算方法，分析多种点阵单胞在任意细观尺寸下的宏观等效杨氏模量分布规律，并获取其承载特性； S5：构建点阵单胞数据集，通过点阵单胞的力学性能均匀化方法计算不同单胞类型、细观尺寸和材料参数下的等效杨氏模量、泊松比性能参数，为神经网络训练提供训练数据集； S6：构建深度神经网络模型，以构建的所述点阵单胞数据集为训练样本，建立宏观设计参数与单胞类型和细观尺寸间的映射关系； S7：基于S2优化的拓扑结果和S3计算的等效模量分布与主应力分布，利用训练的所述深度神经网络模型，智能化计算细观单胞分布，实现点阵结构的多尺度拓扑优化设计。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学;沈阳航空航天大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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