买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉同济大学申请的专利考虑材料强度的分区周期性层级结构逆向设计装置及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：CN119397727B 。

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：202411235144.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权考虑材料强度的分区周期性层级结构逆向设计装置及方法是由付昆昆;魏广凯;崔晓雨;朱慧鑫设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑材料强度的分区周期性层级结构逆向设计装置及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种考虑材料强度的分区周期性层级结构逆向设计装置及方法，具有这样的特征，包括数据输入模块、用于输入指定参数；数据处理模块，用于根据输入的指定参数生成变量；存储有协同优化列式的设计变量优化模块，用于结合协同优化列式对生成的变量进行迭代优化得到宏观结构设计变量的值和微结构设计变量的值；以及，结构生成模块，用于对得到的宏观结构设计变量的值和微结构设计变量的值进行处理，得到指定所需结构的分区周期性层级结构数据。本发明的考虑材料强度的分区周期性层级结构逆向设计装置及方法能够实现设计出的分区多层级结构既满足指定体积分数要求也满足指定应力要求。

本发明授权考虑材料强度的分区周期性层级结构逆向设计装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑材料强度的分区周期性层级结构逆向设计装置，用于根据指定所需结构的边界条件和承载力、宏观结构设计变量的初始值、微结构设计变量的初始值、宏观结构和微结构设计变量最小值、宏观结构的尺寸、宏观单元的个数、宏观结构设计变量的数目、微结构的尺寸、微单元的个数、微结构设计变量的数目、微结构的种类数、每种微结构体积分数、每种微结构和实体材料占据宏观设计域的体积分数、材料的弹性模量和材料的强度，得到指定所需结构的分区周期性层级结构数据，其特征在于，包括： 数据输入模块，用于用户输入指定所需结构的边界条件和承载力、宏观结构设计变量的初始值、微结构设计变量的初始值、宏观结构和微结构设计变量最小值、宏观结构的尺寸、宏观单元的个数、宏观结构设计变量的数目、微结构的尺寸、微单元的个数、微结构设计变量的数目、微结构的种类数、每种微结构体积分数、每种微结构分别占据宏观设计域的体积分数、材料的弹性模量和材料的强度； 数据处理模块，用于根据所述指定所需结构的边界和承载力、所述宏观结构设计变量、所述微结构设计变量、所述宏观结构和微结构设计变量最小值、所述宏观结构的尺寸、所述宏观单元的个数、所述宏观结构设计变量的数目、所述微结构的尺寸、所述微单元的个数、所述微结构设计变量的数目、所述微结构的种类数和所述材料的弹性模量计算得到微结构的周期位移矩阵和宏观结构的位移向量； 设计变量优化模块，存储有协同优化列式，根据所述微结构的周期位移矩阵、所述宏观结构的位移向量、所述材料的强度、所述每种微结构体积分数、所述每种微结构分别占据宏观设计域的体积分数及协同优化列式，更新宏观结构设计变量的值和微结构设计变量的值； 迭代模块，存储有预设的迭代终止条件，用于根据迭代终止条件和所述宏观结构设计变量的值和微结构设计变量的值判断是否完成迭代，若是，则执行结构生成模块，若否，则执行所述数据处理模块； 结构生成模块，用于对更新后的所述宏观结构设计变量的值和所述微结构的设计变量的值进行处理，得到指定所需结构的分区周期性层级结构数据， 其中，所述协同优化列式的表达式为： 式中表示第i个宏观单元的第ξ种材料的设计变量，表示第j个微单元的第ξ种材料的设计变量，NM和Nm分别表示宏观结构和微结构设计变量的数目，NC表示微结构的种类数，σa是材料的强度，KM表示宏观结构的刚度矩阵；表示第ξ种微结构的刚度矩阵，χξ表示第ξ个微结构的周期位移矩阵，UM表示宏观结构的位移向量，表示第ξ个微结构的测试载荷矩阵，FM表示宏观结构的载荷向量，c为随迭代更新的修正因子，表示多层级结构中全部微结构的P范数应力，是目标函数，g1表示宏观结构的体积约束函数，g1ρ≤0表示宏观结构的体积约束；g2表示多层级结构的应力约束函数，表示多层级结构的应力约束，g3表示微结构构型的体积约束函数，g3γ≤0表示微结构构型的体积约束，ρmin表示宏观结构设计变量最小值，γmin表示微结构设计变量最小值， 所述宏观结构设计变量包括所有宏观单元的所有材料的设计变量，所述微结构设计变量的值包括所有微单元的设计变量。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。