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龙图腾网获悉浙江远算科技有限公司申请的专利基于拓扑优化的轮毂样式生成方法、装置及服务器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：CN119129110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411547367.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于拓扑优化的轮毂样式生成方法、装置及服务器是由郎超豪;廖银;吴健明设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拓扑优化的轮毂样式生成方法、装置及服务器在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于拓扑优化的轮毂样式生成方法、装置及服务器，涉及人工智能计算机辅助设计的技术领域，包括：获取原始数据集；基于轮毂参考样式，对初始轮毂样式进行拓扑优化处理，以降低初始轮毂样式的柔度以及初始轮毂样式与轮毂参考样式之间的差异，确定第一轮毂优化样式；通过预设L1损失函数，对轮毂优化样式进行筛选处理，确定第二轮毂优化样式，并获取第二轮毂优化样式对应的新样式比例；当新样式比例小于预设比例阈值时，确定第二轮毂优化样式为目标轮毂样式，并针对目标轮毂样式进行样式评估处理，生成可视化评估结果。本发明可以显著提升生成轮毂样式的多样性及工程性能。

本发明授权基于拓扑优化的轮毂样式生成方法、装置及服务器在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与拓扑优化的轮毂样式生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始数据集，其中，所述原始数据集包括：以现有车辆轮毂样式为基础的预设数量的轮毂参考样式； 基于所述轮毂参考样式，对初始轮毂样式进行拓扑优化处理，以降低所述初始轮毂样式的柔度以及所述初始轮毂样式与所述轮毂参考样式之间的差异，确定第一轮毂优化样式，其中，柔度用于表示工程性能，柔度越小则轮毂样式的工程性能越好； 通过预设L1损失函数，对所述轮毂优化样式进行筛选处理，确定第二轮毂优化样式，并获取所述第二轮毂优化样式对应的新样式比例，其中，所述新样式比例为当前迭代中的新轮毂样式数量与前一次迭代中的总轮毂样式数量的比例，所述预设L1损失函数用于量化新设计的创新程度，对轮毂优化样式进行筛选，以过滤掉相似样式，并在评估设计阶段，对通过迭代设计探索所得到的设计方案的创新程度和物理特性的合规性进行评估； 当所述新样式比例小于预设比例阈值时，确定所述第二轮毂优化样式为目标轮毂样式，并针对所述目标轮毂样式进行样式评估处理，生成可视化评估结果； 其中，在获取所述第二轮毂优化样式对应的新样式比例的步骤之后，包括：当所述新样式比例不小于预设比例阈值时，利用预设生成模型对所述第二轮毂优化样式进行辅助设计处理，确定第三轮毂优化样式； 其中，通过对新设计方案与前一轮迭代中方案总量的比值进行计算，对当前迭代中生成的新设计比例进行评估，以在生成新设计时，对系统创新性与探索成本进行平衡，其中，若在迭代过程中，生成的新设计比例高于比例阈值，则通过生成模型继续迭代以生成更多方案，若在迭代过程中，生成的新设计比例不高于比例阈值，则确定设计已趋于稳定，停止进一步迭代并进入最终评估阶段； 其中，在所述利用预设生成模型对所述第二轮毂优化样式进行辅助设计处理，确定第三轮毂优化样式的步骤之后，包括：通过预设L1损失函数，对所述第三轮毂优化样式进行二次筛选处理，确定第四轮毂优化样式，并结束本轮次的拓扑优化，重新针对所述第四轮毂优化样式进行拓扑优化处理； 其中，所述针对所述目标轮毂样式进行样式评估处理，生成可视化评估结果的步骤，包括：通过预设自编码器对所述目标轮毂样式的创新性进行量化评估，根据所述目标轮毂样式与轮毂参考样式的差异，确定所述目标轮毂样式的结构创新性评估结果，并针对所述目标轮毂样式进行物理性能测试，确定所述目标轮毂样式的可行性评估结果；将所述结构创新性评估结果和所述可行性评估结果整合，确定所述可视化评估结果； 其中，在进行量化评估时，根据根据轮毂参考样式收集阶段的历史数据和设计目标，对各项设计属性分配初始权重，并在拓扑优化和生成对抗网络迭代中动态调整可调节参数，以通过可调节参数反映不同属性间的权重关系。

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