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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利磁场可编程逆向设计方法、结构和电子设备及介质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：CN119203640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411084526.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权磁场可编程逆向设计方法、结构和电子设备及介质是由孙瑜;刘乙雪;杨来浩;汪领;孙宇轩设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本磁场可编程逆向设计方法、结构和电子设备及介质在说明书摘要公布了：公开了一种磁场可编程逆向设计方法、结构和电子设备及介质，方法中，这种薄膜是通过折叠的方式进行磁化对磁场进行设计，深度学习通过训练模型将磁性物质材料薄膜中折剪纸的结构参数与最终磁场分布信息结合，找到某种函数关系式，从而在有特殊磁场设计需求时，可以通过模型找到对应的折剪纸结构几何参数，达到逆向设计，在comsol中建立折剪纸相关的几何参数模型，分块分区域对结构进行磁化，以模拟折叠后磁化的磁化效果，后续在matlab中对仿真结果进行后处理，在matlab中改变参数可以短时间获得大量数据集，基于此数据集模型库训练深度学习模型，进行逆向设计。

本发明授权磁场可编程逆向设计方法、结构和电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种磁场可编程逆向设计方法，其特征在于，其包括以下步骤， 在多物理场建模、仿真和APP设计平台有限元分析软件COMSOLMultiphysics软件中搭建基于折剪纸结构的几何参数可调的磁性薄膜模型，在磁性薄膜模型中分块分区域设置磁膜本身被磁化后具有的剩余磁场强度大小和方向以模拟折叠后充磁的磁场效果； 利用COMSOLMultiphysicswithMATLAB软件建立起有限元分析软件COMSOLMultiphysics软件与商业数学计算软件MATLAB的联系，在商业数学计算软件MATLAB通过mphopen,mphinterp,mphplot函数调取所述磁性薄膜模型的几何参数，仿真结果，获得多个磁场点的磁场信息，其包括坐标信息x,y,z的磁场强度分量Bz的信息以及磁场强度梯度的空间信息，，，多个磁场点的磁场信息组成一组数据，通过数学计算软件MATLAB迭代步改变几何参数获得包括多组数据的数据集，将数据集按照比例分为训练集和测试集； 搭建网络，网络分为探究几何参数与磁场信息之间的关联的第一部分网络以及探究局部磁场信息与整体磁场信息之间的关联的第二部分网络两部分，其中，第一部分网络，输入为几何参数，输出为多个磁场点及其磁场信息，磁场信息增加翻转，旋转操作来增强网络的泛化性，第一部分网络为全连接网络且选择全连接层隐藏层个数，模型优化器设置为Adam，学习率为1e-3；第二部分网络的输入为一正方形面积内的多个磁场点及其磁场信息，输出为磁场点及其磁场信息，输入与输出的磁场信息都增加翻转，旋转操作来增强网络的泛化性，第二部分网络采用卷积神经网络，选择卷积神经网络的卷积层数目、池化层数目和全连接层数目，模型优化器为AdamW，学习率为1e-3； 两个子网络分别进行训练，在网络的训练过程中，首先使用随机初始化的方法初始化网络权重，在每次迭代的过程中，从训练数据集选取一批数据输入网络，计算网络的预测输出，通过损失函数计算预测输出与真实输出之间的差异，利用反向传播算法计算损失对网络权重的梯度，使用优化器根据梯度更新网络权重，当训练损失在迭代次数内不再显著下降，并且验证集上的性能指标达到稳定或满足预期要求时，认为网络训练收敛，为保证网络收敛，在网络训练过程中定期观察训练损失和测试集上的性能指标，通过改变学习率、增加正则化、调整网络结构的方法达到网络收敛，通过多次的迭代训练，网络逐渐学习到几何参数与最终磁场分布之间的复杂关系，以及局部位置磁场信息与全局磁场信息之间的关联，当给定所需的局部磁场信息时，网络能够基于学习到的模式和关系，预测出全局磁场信息和相应的几何参数，从而得到满足要求的磁场。

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