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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种基于机器学习的光固化成型宽频吸声结构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：CN119740492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510245530.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的光固化成型宽频吸声结构优化方法是由周厚辰;王振;杨继全;冯少云;邓晨曦;张艺凡;仲鸣轩;张浩诚;张煜卓;沈则文设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的光固化成型宽频吸声结构优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的光固化成型宽频吸声结构优化方法，步骤为：构建宽频吸声结构，包括颈部多孔结构、腔体内部结构，颈部多孔结构中第一和第二多孔结构沿吸声结构中心轴对称且不联通，中间隔有声波入射通道，两侧分别设置盖板；腔体内部结构由第一、第二、第三嵌入式隔板和谐振空腔组成；采用商业有限元求解器对宽频吸声结构进行模拟计算，计算宽频吸声结构的吸声性能；构建机器学习参数优化模型，通过BP神经网络和遗传算法对吸声结构的参数进行优化，获得最优的吸声结构参数。本发明方法能够实现高效的宽频噪声抑制，显著提高吸声性能，并增大有效带宽，同时有效降低设计时间和经济成本。

本发明授权一种基于机器学习的光固化成型宽频吸声结构优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的光固化成型宽频吸声结构优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、构建宽频吸声结构，包括至少一个吸声单元，所述吸声单元为圆柱形腔体，包括：颈部多孔结构、腔体内部结构；所述颈部多孔结构设置于圆柱形腔体一端，由第一多孔结构（1）、第二多孔结构（2）和声波入射通道（3）组成，所述第一多孔结构（1）和第二多孔结构（2）不联通，且沿吸声单元中心轴对称，中间隔有声波入射通道（3），两侧分别设置第一盖板（8）和第二盖板（9）；所述腔体内部结构由第一嵌入式隔板（4）、第二嵌入式隔板（5）、第三嵌入式隔板（6）、谐振空腔（7）组成； 步骤2、采用商业有限元求解器对宽频吸声结构进行模拟计算，将颈部多孔结构和嵌入式隔板结构视为关键狭窄区域，选用热粘性声学接口；使用五参数JCA模型固定多孔介质参数，描述声波在多孔材料中的传播行为；采用平面波作为激励源，模拟入射谐波，计算宽频吸声结构在400Hz至1400Hz的吸声性能； 步骤3、构建机器学习参数优化模型，通过BP神经网络和遗传算法对吸声单元参数进行优化；将基于BP神经网络预测的吸声性能作为适应度值，通过遗传算法选择适应度最高的个体进行进一步优化，获得最优的吸声结构参数； 步骤4、根据优化后的吸声结构参数，通过调整第一多孔结构（1）、第二多孔结构（2）的厚度和孔隙率；以及调整第一嵌入式隔板（4）、第二嵌入式隔板（5）、第三嵌入式隔板（6）距离声波入射面的距离、、，调整吸声单元的声阻抗，优化宽频吸声结构的吸声性能。

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