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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于卷积神经网络的飞机结构件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：CN114818139B 。

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：202210483693.9，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于卷积神经网络的飞机结构件设计方法是由郝博;张鹏;王明阳设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的飞机结构件设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的飞机结构件设计方法，包括以下步骤：1设计人员搜集不同飞机结构件的二维设计图纸，通过人机交互界面输入飞机结构件的特征点，搭建卷积神经网络模型；2通过规则推理机进行推理分析，得到特征信息中特征点之间的相对空间位置信息和曲线信息；3CNN卷积神经网络通过对数据集进行训练，对关键点的检测，建立卷积神经网络训练库；4对特征信息进行处理，自动对节点中重要部分检测和建立参数化三维模型，并将此实例实时保存至知识‑模型库。本发明充分将卷积神经网络和飞机结构件设计相结合，由二维设计图可快速建立飞机结构件的三维参数化模型，缩短了飞机结构件设计周期和研发周期。

本发明授权一种基于卷积神经网络的飞机结构件设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的飞机结构件设计方法，其特征在于：包括以下部分： 1知识获取及构建模块知识获取及构建模块是大量搜集不同飞机结构件的二维设计图纸，设计人员通过人机交互界面输入飞机结构件的特征点，把飞机结构件的特征参数描述出来搭建卷积神经网络模型； 2基于规则推理和特征信息集成模块基于规则推理和特征信息集成模块是通过规则推理机进行推理分析，得到特征信息中特征点之间的相对空间位置信息和曲线信息； 3卷积神经网络模型训练模块卷积神经网络模型训练模块是把特征点的相对空间位置信息和曲线信息作为数据集通过CNN卷积神经网络算法进行筛选并训练，检测关键点，实现飞机结构件的特征信息细化和典型化，将多层次特征信息进行连接，使卷积网络具有输入、输出对之间的映射能力，从而建立卷积神经网络模型的训练库； 4三维模型建立及存储系统模块三维模型建立及存储系统模块是通过对卷积神经网络模型的训练库中的特征信息进行处理，通过OpenCV对节点中的重要部分检测，通过节点、曲线、构建要素、尺寸要素的信息模块进行处理，建立参数化三维模型，完成飞机结构件设计，并将此实例实时保存至知识-模型库，持续更新知识-模型库； 所述知识获取及构建模块中的飞机典型结构件二维设计图纸包括飞机结构件的主视图、俯视图、向视图、局部视图； 所述知识获取及构建模块中的特征点的确立原则应包括： 1每次特征点的选取可进行参数化设计； 2特征点的选取能够初步确定某种飞机结构件的类型； 所述基于规则推理和特征信息集成模块中相对空间位置信息为x，y，z的空间直角坐标系下的坐标值。

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