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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种基于强化学习的多级准零刚度超结构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：CN119808598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510279029.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于强化学习的多级准零刚度超结构设计方法是由李盈利;殷国辉;彭勇;姚松设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的多级准零刚度超结构设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的多级准零刚度超结构设计方法，包括如下步骤：步骤1、创建多级准零刚度超结构，提取多级准零刚度超结构的基本构型的几何参数，通过有限元仿真建立包含几何参数组合、最大力值、标准力值分布和结构质量的数据库；步骤2、运用深度神经网络构建最大力值预测模型、标准力值分布预测模型和结构质量预测模型；将数据库数据分别投入三个预测模型中，对预测模型进行训练、优化以及评价；步骤3、提取预测模型作为评价环境，基于强化学习框架获取最佳的超结构的几何参数组合。本发明能够高效、快速地实现具有多级准零刚度超结构的按需设计，生成满足用户个性化需求的最优超结构几何参数。

本发明授权一种基于强化学习的多级准零刚度超结构设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的多级准零刚度超结构设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、创建多级准零刚度超结构基本构型，提取多级准零刚度超结构基本构型的几何参数，通过有限元仿真建立包含几何参数组合、最大力值、标准力值分布和结构质量的样本数据库；步骤2、运用深度神经网络构建最大力值预测模型、标准力值分布预测模型和结构质量预测模型；将样本数据库数据分别投入三个预测模型中，对预测模型进行训练、优化以及评价；步骤3、提取预测模型作为评价环境，基于强化学习框架获取最佳的超结构的几何参数组合；所述步骤3中，固定最大力值预测模型、标准力值分布预测模型和结构质量预测模型的网络参数嵌入强化学习评价环境中，将最大力值和标准力值分布数据转化为准零刚度区间力值、位移和静刚度数据；建立强化学习回报和动作的交互机制，完成强化学习训练过程并获取优化完成的超结构的几何参数组合。

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