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龙图腾网恭喜西门子股份公司申请的专利基于逆向和前向建模机器学习的生成式设计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：CN114391150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：201980096554.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于逆向和前向建模机器学习的生成式设计是由贾纳尼·韦努戈帕兰;桑吉乌·斯里瓦斯塔瓦;克日什托夫·查卢普卡;马尔桑·斯坦尼谢夫斯基;弗雷德里克·维尔纳夫;爱德华·斯莱文三世设计研发完成，并于2019-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于逆向和前向建模机器学习的生成式设计在说明书摘要公布了：机器学习的网络提供生成式设计。不是模仿典型的人类设计过程，而是对逆向模型进行机器训练，以根据要求生成设计。对模拟模型进行机器训练，以相关于所生成的设计的要求来恢复性能。在优化中使用这两种机器训练模型，该优化根据逆向模型输出设计来创建其它设计并用模拟模型来测试那些设计。在这个循环中使用机器训练模型来探索多种不同设计，减少了探索的时间，因此可以为设计工程师带来更优化的设计或使其更好地开始设计。

本发明授权基于逆向和前向建模机器学习的生成式设计在权利要求书中公布了：1.一种通过人工智能处理器进行涡轮的生成式设计的方法，所述方法包括：通过所述人工智能处理器来生成待设计的涡轮的一个或多个设计，所述生成是响应于优化所述待设计的涡轮的效率的设计要求、约束和目标的第一值的输入通过第一机器学习网络来进行的；通过所述人工智能处理器由第二机器学习网络模拟所述一个或多个设计中的每一个的运行，所述模拟提供所述设计要求、所述约束和或所述目标的第二值；扰动所述一个或多个设计；重复对于被扰动的所述一个或多个设计的所述模拟；确定被扰动的所述一个或多个设计的误差，所述误差是所述模拟的所述第二值与所述第一值的误差；以及基于所述误差，选择被扰动或被生成的所述一个或多个设计中的至少一个；存储所选择的被扰动或被生成的所述一个或多个设计中的至少一个，用于生成所述涡轮；以及接收性能参数的输入值，其中，所述性能参数包括环境温度、涡轮轴功率、涡轮排气温度和燃烧器冷却部分进气流量，并且所述约束为所述性能参数。

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