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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于数据驱动的产品协同设计管理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：CN120087187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510083371.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数据驱动的产品协同设计管理方法及系统是由王中杰;涂欢;李桂超;王增;王譞;高秀文设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的产品协同设计管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的产品协同设计管理方法及系统，涉及产品设计管理技术领域，包括构建双流异构量化采集网络；建立关联矩阵并计算参数间的动态耦合强度；基于所述关联矩阵和动态耦合强度，设计递归型深度信念网络，将产品结构参数和设计流程数据编码为概率图模型，构建设计知识库；采用群体智能优化算法对所述设计知识库中的设计规则进行动态分配，生成协同决策单元，建立约束传播链路；生成多目标协同优化方案组，基于帕累托前沿筛选最优方案组。本发明通过双流异构量化采集网络实现了产品结构参数和设计流程数据的全方位采集，提高了数据完整性。

本发明授权一种基于数据驱动的产品协同设计管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的产品协同设计管理方法，其特征在于：包括， 构建双流异构量化采集网络，分别对产品结构参数和设计流程数据进行并行化采集，将异构数据转换为统一特征空间表示； 利用动态自适应量化单元对所述统一特征空间表示进行降维，提取关键特征组合，建立关联矩阵并计算参数间的动态耦合强度； 基于所述关联矩阵和动态耦合强度，设计递归型深度信念网络，将产品结构参数和设计流程数据编码为概率图模型，构建设计知识库； 采用群体智能优化算法对所述设计知识库中的设计规则进行动态分配，生成协同决策单元，建立约束传播链路； 将所述协同决策单元在约束传播链路上进行迭代计算，融合边际概率估计方法，生成多目标协同优化方案组，并基于帕累托前沿筛选最优方案组； 对所述最优方案组进行收敛性验证，更新所述设计知识库中的概率图模型，同时对所述动态耦合强度进行在线学习调整； 所述构建双流异构量化采集网络包括以下步骤： 构建双通道数据采集单元，所述双通道数据采集单元包括产品结构参数采集通道和设计流程数据采集通道，并配置各通道的输入节点数量； 在所述产品结构参数采集通道内构建多层卷积神经网络，通过特征提取和空间变换获取结构特征张量； 在所述设计流程数据采集通道内构建长短时记忆网络，结合多头时序注意力机制提取流程特征张量； 对所述结构特征张量和所述流程特征张量进行分层张量分解运算，获得对应的核心张量和因子矩阵； 根据所述核心张量和因子矩阵构建特征投影函数，将不同维度的特征映射至统一特征空间，获得统一特征表示矩阵； 对所述统一特征表示矩阵施加稀疏约束和正则化处理，通过交替方向乘子法对所述统一特征表示矩阵进行优化，得到统一特征空间表示； 对所述统一特征空间表示进行归一化预处理，生成标准化特征表示。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999号；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”。