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龙图腾网获悉广东工业大学;广东省机器人创新中心有限公司申请的专利一种基于PnP-ADMM算法的离散体结构拓扑优化方法和装置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：CN117316339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311207022.0，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于PnP-ADMM算法的离散体结构拓扑优化方法和装置是由黄运保;郑立伟;陈宣颖;梁俊杰;刘海涛设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PnP-ADMM算法的离散体结构拓扑优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于PnP‑ADMM算法的离散体结构拓扑优化方法和装置，所述方法包括：通过确定离散体结构的设计域，采用有限元法将设计域离散为有限元网格，以体积、离散密度作为约束、柔度最小化作为目标函数建立拓扑优化模型，采用PnP‑ADMM算法对拓扑优化模型求解，得到最优拓扑结构。本发明该方法处理的拓扑优化结果数值结果稳定，在初始参数调整合适的情况下没有出现棋盘格、结构模糊或网格依赖性强等缺点，优化结果的可制造性强。

本发明授权一种基于PnP-ADMM算法的离散体结构拓扑优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于PnP-ADMM算法的离散体结构拓扑优化方法，其特征在于，包括： 确定离散体结构的设计域； 采用有限元法将所述设计域离散为有限元网格； 以体积、离散密度作为约束、柔度最小化作为目标函数建立拓扑优化模型； 采用PnP-ADMM算法对所述拓扑优化模型求解，得到最优拓扑结构； 所述采用PnP-ADMM算法对所述拓扑优化模型求解，得到最优拓扑结构的步骤，包括： 将所述拓扑优化模型转化为拉格朗日函数； 采用PnP-ADMM算法对所述拉格朗日函数求解； 进行迭代计算并在所述体积、所述离散密度满足收敛条件时，输出所述最优拓扑结构； 所述将所述拓扑优化模型转化为拉格朗日函数的步骤，包括： 分别对所述目标函数、所述体积、所述离散密度添加权重、惩罚因子、对偶变量，将所述拓扑优化模型转化为所述拉格朗日函数；所述拉格朗日函数中包含所述目标函数、所述体积、所述离散密度分别对应的子变量； 所述采用PnP-ADMM算法对所述拉格朗日函数求解的步骤，包括： 基于PnP-ADMM求解框架，分别推导出所述目标函数的子变量、所述体积的子变量、所述离散密度的子变量与所述离散密度之间的循环迭代关系式； 所述进行迭代计算并在所述体积、所述离散密度满足收敛条件时，输出所述最优拓扑结构的步骤，包括： 采用所述循环迭代关系式进行循环迭代，直到满足所述离散密度的收敛条件； 对所述体积执行移动限制策略，直到满足所述体积的收敛条件，输出所述最优拓扑结构。

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