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龙图腾网获悉汕头大学申请的专利一种基于机器学习的多层复合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：CN117275617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202311073283.8，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于机器学习的多层复合结构设计方法是由张志强;郭重飞设计研发完成，并于2023-08-23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多层复合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机器学习的多层复合结构设计方法，建立多层多元复合结构的机器学习模型，将训练集m的一维数据矩阵输入到多层多元复合结构的机器学习模型，得到训练集m的力学属性，使用训练集m的目标力学属性优化训练集m的一维数据矩阵和力学属性之间的映射关系，再使用测试集n对多层多元复合结构的机器学习模型的泛化能力进行验证，完成多层复合结构的设计。采用本发明能够快速、准确地预测材料性能并优化材料结构，通过获取大量的材料数据和性能参数，通过对未知结构进行模拟和预测，可以快速评估其性能，并利用机器学习模型对材料结构进行调整，以实现更高的性能要求。

本发明授权一种基于机器学习的多层复合结构设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的多层复合结构设计方法，复合结构由工字形单胞构成，单层复合结构由至少两种具有不同性能的材料的所述复合结构组成，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取所述单层复合结构的尺寸，获取所述工字形单胞的尺寸、平面形状和材料属性；所述工字形单胞的尺寸包括所述工字形单胞的宽度、高度、腰厚，所述工字形单胞的平面形状包括平直形和锯齿形，所述锯齿形包括矩形锯齿形、三角锯齿形、波纹锯齿形； 步骤二：根据步骤一的参数，使用二维数据矩阵生成所述单层复合结构的随机结构，设为数据集t，将所述数据集t分为训练集v和测试集u； 步骤三：对所述训练集v进行有限元分析，得到所述训练集v的目标力学属性；所述力学属性和所述目标力学属性包括韧性、压缩强度、弯曲强度和剪切强度； 步骤四：根据所述训练集v的特征，建立单层多元复合结构的机器学习模型，得到所述训练集v的力学属性，使用所述训练集v的目标力学属性优化所述训练集v的特征和力学属性之间的映射关系； 步骤五：对所述测试集u进行有限元分析，得到所述测试集u的目标力学属性，将所述测试集u的特征输入到所述单层多元复合结构的机器学习模型，对比所述测试集u的力学属性和目标力学属性，对所述单层多元复合结构的机器学习模型的泛化能力进行验证； 步骤六：根据所述单层复合结构的物理属性，生成多层复合结构的一维数据矩阵的数据集s，将所述数据集s分为训练集m和测试集n，对所述训练集m和所述测试集n进行有限元分析，分别得到所述训练集m和所述测试集n的目标力学属性； 步骤七：根据所述数据集s，建立多层多元复合结构的机器学习模型，将所述训练集m的一维数据矩阵输入到所述多层多元复合结构的机器学习模型，得到所述训练集m的力学属性，使用所述训练集m的目标力学属性优化所述训练集m的一维数据矩阵和力学属性之间的映射关系，再使用测试集n对所述多层多元复合结构的机器学习模型的泛化能力进行验证，完成多层复合结构的设计。

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