长春工业大学张秀梅获国家专利权
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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种面向零件制造的点阵结构力学性能预测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：CN120597564B 。
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：202511089900.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种面向零件制造的点阵结构力学性能预测方法是由张秀梅;程艳妍;李慧;许金凯;车柏乐设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向零件制造的点阵结构力学性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向零件制造的点阵结构力学性能预测方法。针对传统方法在精度、效率和速度上的瓶颈，该方法通过四个模块实现优化：结构生成模块生成VTK格式数据；特征提取模块解析出点坐标统计、单元拓扑等五类特征；深度交叉网络预测模块经交叉网络和深度网络双路径处理，输出孔隙率和压缩模量；优化模块依据预测结果优化打印参数。此方法能精准捕捉微观构型与工艺参数交互效应，加速“设计‑预测‑优化”全流程，适用于高端装备核心部件的性能预测。
本发明授权一种面向零件制造的点阵结构力学性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向零件制造的点阵结构力学性能预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：结构生成模块，根据机器人核心部件的线距、层高、打印速度、打印温度的需求生成适用于STL格式的Octet桁架晶格，再将STL网格转换为VTK格式的字符串； 步骤2：特征提取模块，首先通过结构生成模块转换的机器人零件VTK格式的字符串进行点坐标解析和单元拓扑解析，接着得到点坐标统计特征fpoints，单元拓扑特征fcell，边界框几何特征fbbox，结构密度特征fdensity和复杂度特征fcomplexity； 步骤3：深度交叉网络预测模块，首先接收机器人零件三维结构数据，并从中提取特征向量x0＝[fpoint,fbbox,fcell,fdensity,fcomplexity]T，接着将特征向量输入交叉网络和深度网络，然后将交叉网络和深度网络的输出拼接为组合特征向量，最后将组合特征向量输入线性输出层，得到与机器人零件制造要求匹配的孔隙率和压缩模量两个力学性能； 步骤4：优化模块，配置为根据预测性能及机器人零件制造约束优化打印参数。
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