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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的电子器件散热结构水平集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：CN119250015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411452322.X，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权一种基于物理信息神经网络的电子器件散热结构水平集拓扑优化方法及系统是由王泽旭;王奕菲;郝梦龙;孙一苇设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的电子器件散热结构水平集拓扑优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的电子器件散热结构水平集拓扑优化方法及系统，本发明采用热传导模型来描述散热器与热源之间的热交换行为，并通过具体热传导物理现象确定相应的边界条件，根据水平集法提出适用于散热结构的拓扑优化数值模型，通过水平集的特征函数对材料的热物性插值等方法，获得基于插值材料的传热控制方程，设置以最小化平均温度或最小化平均温度方差等目标函数，采用连续伴随法推导出传热方程的伴随方程及灵敏度，通过物理信息神经网络对传热方程、伴随方程及反应扩散水平集方程进行求解，进而更新水平集函数。采用本发明提出的散热结构优化方法具有更大的设计自由度，能够有效地降低散热区域的温度。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的电子器件散热结构水平集拓扑优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的电子器件散热结构水平集拓扑优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：选定拓扑优化几何设计域与非设计域，确定热源的位置及大小、高导热材料热物性参数，建立二维散热结构模型； 步骤2：根据热传导物理现象确定控制方程及相应边界条件，并根据散热器的性能提升需求选择优化目标函数及约束条件； 所述控制方程为稳态热传导方程，边界条件为给定温度、给定热流密度或给定对流换热系数和流体温度；所述优化目标函数包括最小化平均温度、最小化最高温度、最小化平均温度方差中的一个或多个，所述约束条件包括体积约束；选用稳态热传导方程进行数值模拟，表示为： 式中，Ω表示设计区域，T为温度，kψ为经过插值后的导热系数，Q为产热器件的发热功率,边界条件为给定温度； 优化目标函数为最小化散热区域平均温度，约束函数为材料体积约束，表示为： 式中，Π为优化目标函数，ψ为水平集特征函数，v为给定的体积约束； 步骤3：构建水平集函数及特征函数，利用材料插值模型根据设计变量对设计域材料的热物性进行插值，建立传热拓扑优化数学模型； 步骤4：根据传热拓扑优化数学模型得到相应伴随方程及目标函数的灵敏度，采用反应扩散水平集方程对水平集函数进行求解； 步骤5：构建深层神经网络模型，根据热传导偏微分方程、伴随热传导偏微分方程及反应扩散水平集方程分别构建相应的损失函数，采用机器学习优化算法对神经网络模型进行迭代训练，并通过迭代训练得到相应的温度场、伴随温度场及更新后的水平集函数分布； 步骤6：当拓扑优化设计达到收敛条件后，判断散热结构的温度指是否符合设定要求，若符合则散热结构设计完成，若不符合则修改拓扑优化参数重复步骤1－步骤5。

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