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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于扩散模型和参数化水平集的吸能超材料逆向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：CN119361043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411555408.5，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于扩散模型和参数化水平集的吸能超材料逆向设计方法是由唐山;王皓宇;李旭;刘国仓设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型和参数化水平集的吸能超材料逆向设计方法在说明书摘要公布了：本发明属于吸能超材料设计领域，具体涉及基于扩散模型和参数化水平集的吸能超材料逆向设计方法。本发明在给定所需应力‑应变曲线的情况下生成超材料。扩散模型学习给定性质的超材料的条件分布，实现从性质到几何的一对多映射。利用水平集表示提高了超材料拓扑的精度和设计灵活性，确保生成的超材料具有高质量的几何形状。本发明具有设计速度快、精度高的优点，为实现更为智能和定制化的超材料设计提供了新的求解路径。

本发明授权基于扩散模型和参数化水平集的吸能超材料逆向设计方法在权利要求书中公布了：1.基于扩散模型和参数化水平集的吸能超材料逆向设计方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1.1：利用基于均质化和参数化水平集方法的拓扑优化方法生成得到超材料，并利用密度阈值法进行边界识别，并利用Ramer‑Douglas‑Peucker算法，对检测到的边界数据点进行有效减少，以获得用于有限元模拟的几何表示； 步骤1.2：进行304不锈钢单轴拉伸实验用于本构参数标定，并结合塑性力学理论，利用最小二乘法识别材料参数； 步骤1.3：利用有限元软件对拓扑优化得到的超材料进行仿真模拟，超材料被放置在两块刚性板之间；沿y方向设置一个垂直位移来以准静态方式模拟压缩过程，获取结构压缩时的应力‑应变曲线； 步骤1.4：利用主成分分析对仿真得到的应力‑应变曲线进行降维处理，通过寻找主成分来降低数据的复杂性，进一步对降维后的数据进行归一化，消除因特征间差异而引起的模型偏向某个特征的问题；最终将超材料及其降维后的吸能曲线作为训练数据，其中90％的生成数据用于训练，而剩下的10％用于验证； 步骤2：构建扩散模型，神经网络架构采用U‑Net网络，初始化网络参数，将超材料及其降维后的吸能曲线作为训练数据用于扩散模型中进行迭代训练； 步骤3：对于训练好的扩散模型，给定目标应力‑应变曲线，依赖于扩散模型所学到的复杂非线性映射关系，能快速生成一族具有目标力学性质的超材料； 所述的步骤1.1具体操作如下： 利用基于均质化和参数化水平集方法的拓扑优化方法数学表述如下： find:α＝[α1 α2 … αN]其中，α为设计变量，αL和αU分别为设计变量的下界和上界，J是由均质化弹性张量EH的组合所定义的目标函数，V是体积约束，其上限为Vmax；Φ为参数化水平集函数，在整个设计域的每个节点上使用一组径向基函数进行近似，表示为： 每个节点处的径向基函数序列被表示为一个向量，给出如下： 采用具有c2连续的紧支撑径向基函数，公式如下： φr＝max0,1‑r4…4r+1式中，r为设计域中节点处基函数影响域的大小；因此，参数化水平集函数Φ由设计变量α表示； H为Heaviside函数，其表示为： 其中，η为数值过程中为避免奇点引入的一个小正数，Δ的数值逼近所使用的宽度；弹性平衡方程以弱变分形式表示，其中双线性能量项au,v,Φ和线性载荷项lv,Φ可表示为: au,v＝∫ΩHΦσu:εvdΩ其中f表示体力，t表示面力，虚位移v属于运动允许位移空间。

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