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龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种面向人工辅助设计需求的样条拓扑优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：CN119442489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510037531.6，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种面向人工辅助设计需求的样条拓扑优化方法是由陈文炯;王瀚彬设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向人工辅助设计需求的样条拓扑优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于显式拓扑优化算法开发领域，涉及一种面向人工辅助设计需求的样条拓扑优化方法。本发明针对设计者希望在拓扑优化迭代过程中引入其设计意图的需求，提出了一种面向人工辅助设计需求的样条拓扑优化方法。不仅支持使用者按照其设计意图创建新组件，而且新组件也能随后续迭代得到优化。本发明能够通过集成经过精心设计的人机交互界面，大大简化用户使用拓扑优化算法的难度，同时改善用户的使用体验。本发明通过借助训练好的专用神经网络，能够将手绘的粗糙曲线转化为拓扑优化所需的设计变量。同时经过样条重建，在优化过程中新建的样条组件是边界连续光滑的，这一点在流道光学声学结构的优化设计问题中是非常有益的。

本发明授权一种面向人工辅助设计需求的样条拓扑优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向人工辅助设计需求的样条拓扑优化方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：进行初始条件的设置，包括设置设计域和拓扑优化参数，并初始化设计变量及其上下限约束，准备迭代求解器；步骤2：准备变量信息组织数组；所述变量信息的模块化组织形式基于元胞数组实现了多个组件的信息分隔，其表达式如下： 其中，ki表示表征第i条样条组件所需的控制点数量，取大于2的整数值；步骤2.1：用户通过人工辅助操作增加了新组件时，将由神经网络实现手绘组件的自动重建，并产生该新组件对应的设计变量向量di；步骤2.2：人机交互界面的底层算法将根据di，自动生成一组对应的变量上限和变量下限di向量，且用户能根据具体需要对向量中的某些值进行修改；步骤2.3：人机交互界面的底层算法将根据设计变量di生成对应的B样条曲线，并根据符号距离函数计算得到拓扑描述函数矩阵步骤2.4：在步骤2.3中生成的B样条曲线上进行等间隔取点，得到样条曲线的离散坐标点矩阵步骤2.5：用户根据自身设计需要，设置新增样条组件的对称属性和类别属性，这些设置内容被分别表示为样条种类标签Stypei和样条对称标签symi；步骤2.6：将步骤2.1至步骤2.5获得的内容按照式1所示顺序按行组装为一个元胞数组，并将该元胞数组作为最后一项添加至式1所示组件信息数组末尾；步骤3：在检测到用户发出的暂停指令后，暂停优化迭代进程；所述实时暂停功能是基于MATLAB的应用开发模块和waitfor指令实现的，通过将其集成到自制控制面板上，达到支持用户实时发出暂停指令的目的；步骤4：在检测到用户发出的终止指令后，终止优化迭代进程；步骤4.1：当开始优化方法时，将弹出控制面板并使其保持待命状态；步骤4.2：当用户需要终止优化迭代进程时，点击控制面板上的终止按钮，发出终止指令；步骤4.3：算法运行到对应判断语句时，直接强制算法进程终止，从而达到实时终止迭代循环的目的；步骤5：在接到用户发出的暂停指令，且用户选择增加新组件时，在弹出的人机交互界面下进行相应操作；步骤6：在用户完成手绘线条后，使用训练好的神经网络实现由手绘粗糙线条到拓扑优化设计变量的直接转化；步骤7：在接到用户发出的暂停指令，且用户选择删除旧组件时，在弹出的人机交互界面下进行相应操作；步骤8：在接到用户发出的暂停指令，且用户选择修改约束阈值时，在弹出的弹窗下进行相应操作，具体包括以下步骤：步骤8.1：当开始优化方法时，将弹出控制面板并使其保持待命状态；步骤8.2：当用户需要更改约束函数阈值时，点击控制面板上的修改阈值按钮；步骤8.3：通过inputdlg指令调出含输入栏的弹窗，用户在其中输入新的约束函数阈值；步骤8.4：用户输入的新阈值被底层代码读取，并替换原有的阈值，进而达到修改约束阈值的目的；步骤9：进行包含人工辅助操作的拓扑优化；其关键在于变量信息组织数组的整合与调用，数学模型的表达式为： 所述的步骤9，具体如下：步骤9.1：初始化ItHAD；ItHAD是一个向量，记录用户进行人工辅助操作的迭代步数编号；和分别表示用户发出前两次暂停指令时的迭代步数；步骤9.2：更新变量信息组织数组；若当前迭代步数Itloop属于ItHAD，则触发变量信息元胞数组的更新；新结构的变量信息元胞如式5所示； 其中，角标“HAD”表示经过用户设置修改，i表示当前存在的样条组件数目，当执行手绘操作Odraw＝true并引入新组件时更新该值；步骤9.3：进行拓扑优化；抽取中所有行的设计变量向量，并将其按顺序整合为一个总向量，并记录各向量在总向量中的位置信息；该向量能够被直接用于拓扑优化算法中；步骤9.4：处理更新后的设计变量；经过迭代优化器的更新后，得到一个新的总向量，使用步骤9.3中记录的位置信息，将新总向量逆向拆分为各组件的设计变量向量，并分别赋值入的对应行；步骤9.5：更新组件信息；根据步骤9.4赋回的设计变量，更新步骤2.2至步骤2.4所述的di、和

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