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中南林业科技大学涉外学院;中国建筑第五工程局有限公司刘婷获国家专利权

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龙图腾网获悉中南林业科技大学涉外学院;中国建筑第五工程局有限公司申请的专利基于贝叶斯网络学习的结构参数、拓扑优化方法及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:CN120197444B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510339380.X,技术领域涉及:G06F30/23;该发明授权基于贝叶斯网络学习的结构参数、拓扑优化方法及系统是由刘婷;于鹏;常柱刚;何昌杰;袁鹏;邓麟勇;刘朝晖;廖飞设计研发完成,并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

基于贝叶斯网络学习的结构参数、拓扑优化方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于贝叶斯网络学习的结构参数优化方法,该方法应用于结构的开孔参数优化及设计,其建立预判开孔比率的贝叶斯网络,针对不同父变量状态值的组合得出实心结构集合A,根据集合A得到具有不同的开孔参数取值的空心结构集合B,将集合B作为训练样本获得贝叶斯网络条件概率,并通过该条件概率获得不同计算参数组合下不同开孔参数对应的预期开孔效果Zm,使得设计过程中能够直接根据所训练的贝叶斯网络优选开孔参数,省去了大量迭代计算过程,大幅节约了时间成本。进一步的,基于该结构参数优化方法,还提供了一种拓扑优化方法及系统,其充分融入设计者经验和贝叶斯网络学习结果作为先验概率,可快速实现结构拓扑优化设计。

本发明授权基于贝叶斯网络学习的结构参数、拓扑优化方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于贝叶斯网络学习的结构参数优化方法,应用于平面内受力结构的开孔参数优化及设计,其特征在于,所述基于贝叶斯网络学习的结构参数优化方法包括以下步骤: S1、以受力模式x1、材料类型x2、开孔形状x3、开孔间距x4、开孔数量x5为父变量,以开孔比率y为子变量,建立预判开孔比率的贝叶斯网络,y的状态值序列为{y1∈[0,1,y2∈[1,2,…,yn∈[n-1,1}; S2、针对x1与x2中不同状态值的组合,在不同的计算参数组合下,通过常规结构设计方法得出各参数组合下满足受力的实心结构并构成集合A; S3、对集合A中的各结构进行有限元单元划分,施加S2中各实心结构相对应的计算参数组合,将各实心结构外轮廓的单元设为非优化区域并对其余区域按常规拓扑优化方法优化,得到具有不同的开孔参数{x3、x4、x5}状态值取值的空心结构集合B; S4、将所述集合B作为训练样本,通过参数学习方法获得S1步骤中贝叶斯网络的条件概率; S5、对需设计的结构C,根据所述结构C的计算参数组合通过结构力学方法得出满足受力的实心结构CA,确定CA的x1=x1m1 1、x2=x2m2 1,按下式计算实心结构CA在不同的x3、x4、x5状态值组合对应的概率P和预期开孔效果Zm,按各Zm值降序排序形成向量 S6、选出中前R个元素对应的开孔参数应用于实心结构CA中并形成空心结构集合CB,改变CB的开孔尺寸直至获得满足受力的集合选出中开孔比率最大的作为开孔参数最优的结构

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中南林业科技大学涉外学院;中国建筑第五工程局有限公司,其通讯地址为:410211 湖南省长沙市望城区丁字镇工业园;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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