大连理工大学田阔获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种数据驱动的非侵入式形状-拓扑协同优化方法和系统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：CN116227062B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310065111.X，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种数据驱动的非侵入式形状-拓扑协同优化方法和系统是由田阔;高天贺;孙志勇;王博;黄蕾;李增聪设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种数据驱动的非侵入式形状-拓扑协同优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开的数据驱动的非侵入式形状‑拓扑协同优化方法和系统，涉及结构优化领域。本发明首先利用网格变形技术对结构进行参数化建模，并利用形状方程约束结构控制点的位移，保证了网格变形后结构形状的规则平滑；其次，本发明采用多种求解器对不同形状的模型进行拓扑优化，获得多源拓扑优化响应数据；最后，本发明建立了形状设计变量和拓扑优化响应数据之间的非侵入式代理模型，并基于非侵入式代理模型获得形状‑拓扑协同优化方案。本发明考虑了形状优化与拓扑优化的相互作用，有助于扩大设计空间，相比其他形状‑拓扑优化方法，具有较高的寻优效率及寻优能力，且无需进行复杂的灵敏度公式推导，便于应用于实际工程。
本发明授权一种数据驱动的非侵入式形状-拓扑协同优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的非侵入式形状-拓扑协同优化方法，其特征在于，包括： 构建待优化结构的有限元模型，并在设计域内选取控制点； 构建约束所述控制点位移的形状方程，利用所述形状方程中的参数和网格变形技术进行参数化建模得到参数化模型； 利用多种求解器对不同形状的所述参数化模型进行拓扑优化，获得多源拓扑优化响应数据； 将所述形状方程中的待优化参数作为输入，将多源拓扑优化响应数据作为输出，建立形状变量-拓扑优化响应之间的非侵入式代理模型；所述形状方程中的待优化参数为形状设计变量； 采用加点策略提升所述非侵入式代理模型的精度，直到满足非侵入式代理模型的精度要求； 采用智能优化算法对所述非侵入式代理模型开展优化设计，获得形状-拓扑协同设计方案。
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