太原工业学院刘印获国家专利权
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龙图腾网获悉太原工业学院申请的专利一种基于深度学习的铁路转向架结构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：CN120633257B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511127807.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于深度学习的铁路转向架结构优化方法及系统是由刘印;孟小玲;董志斌;马玉霞;吴霄;赵晶设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的铁路转向架结构优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及列车转向架技术领域，公开了一种基于深度学习的铁路转向架结构优化方法及系统，该方法包括：采集转向架摇枕三维几何模型构建有限元仿真模型。基于有限元仿真对摇枕结构施加组合载荷，获取摇枕结构的应力图谱。提取力学指标判断是否进行结构优化。当判定进行优化时，基于历史结构样本训练深度学习模型。将待优化摇枕结构参数输入深度学习模型中，获得用于优化的参数调整建议。根据参数调整建议重新构建摇枕结构模型，并进行有限元验证，判断优化后的结构是否满足目标性能指标要求。本申请提升了设计效率、缩短了开发周期，实现了铁路转向架摇枕结构在强度、刚度、模态和疲劳寿命等多目标性能之间的高效协同优化。
本发明授权一种基于深度学习的铁路转向架结构优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的铁路转向架结构优化方法，其特征在于，包括： 采集待优化的铁路转向架摇枕三维几何模型，并构建有限元仿真模型； 基于有限元仿真对摇枕结构施加组合载荷，获取摇枕结构的应力图谱、位移响应图谱与模态特征图谱； 提取图谱中的力学指标，判断是否进行结构优化，所述力学指标包括最大等效应力、最大位移、第一阶模态频率与结构刚度值； 当判定进行结构优化时，基于历史结构样本训练深度学习模型，所述深度学习模型包括引入多注意力机制的神经网络模型，所述深度学习模型输入为结构参数张量，所述深度学习模型输出为结构性能预测指标； 将待优化摇枕结构参数输入所述深度学习模型中，获得用于优化的参数调整建议，所述参数调整建议包括壁厚变更、加强筋布局调整与支撑板位置修正； 根据所述参数调整建议重新构建摇枕结构模型，并进行有限元验证，判断优化后的结构是否满足目标性能指标要求。
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