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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多场节点特征加权聚合的复杂零件型线优化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：CN119830374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411898070.3，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权基于多场节点特征加权聚合的复杂零件型线优化设计方法是由裘辿;李智;刘振宇;撒国栋;谭建荣设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多场节点特征加权聚合的复杂零件型线优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多场节点特征加权聚合的复杂零件型线优化设计方法。包括：首先，根据待优化的复杂零件型线几何设计变量、温度和接触面摩擦系数进行有限元批量仿真，获得训练数据集；然后，构建融合空间与温度注意力的深度图采样聚合神经网络，接着利用训练数据集对融合空间与温度注意力的深度图采样聚合神经网络进行训练，训练完成后获得应力预测模型；最后，结合应力预测模型，以最小化复杂零件最大等效应力为优化目标进行迭代寻优，获得目标温度区间内当前复杂零件型线的最优几何参数。本发明实现了复杂零件应力分布状态的快速重构，在提高优化速度的同时充分保证了优化结果的精度，同时极大地节省了计算资源。

本发明授权基于多场节点特征加权聚合的复杂零件型线优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多场节点特征加权聚合的复杂零件型线优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据待优化的复杂零件型线几何设计变量、温度和接触面摩擦系数进行有限元仿真，获得特征矩阵、邻接矩阵以及各网格节点的等效应力值和等效应变值，进而获得训练数据集；其中，几何设计变量和接触面摩擦系数组成几何参数； S2：构建融合空间与温度注意力的深度图采样聚合神经网络，接着利用训练数据集对融合空间与温度注意力的深度图采样聚合神经网络进行训练，训练完成后获得应力预测模型； S3：结合应力预测模型，以最小化复杂零件最大等效应力为优化目标进行迭代寻优，获得目标温度区间内当前复杂零件型线的最优几何参数； 所述S2中，融合空间与温度注意力的深度图采样聚合神经网络中的聚合函数满足以下公式： 其中，为中心节点经其个邻居节点聚合后形成的第个特征，为中心节点的第个邻居节点，为空间注意力系数，为温度注意力系数，为可调权重参数，为第个邻居节点的第特征，为归一化指数函数，为第个邻居节点与中心节点的空间距，为第个邻居节点与中心节点的温度差，，为中心节点的邻居节点数量； 所述S3中，冻结应力预测模型的网络参数并用应力预测模型作为优化算法中的适应度函数后获得改进的优化算法，改进的优化算法以最小化复杂零件最大等效应力为优化目标进行几何参数的迭代更新，直至获得目标温度区间内当前复杂零件型线的最优几何参数； 所述S3具体为： 首先，确定蜣螂算法的初始参数；再利用最优拉丁超立方函数初始化蜣螂种群分布，使蜣螂的初始种群均匀地分布在整个寻优空间，从而获得初始化的蜣螂个体位置矩阵；接着，将冻结网络参数的应力预测模型作为蜣螂算法的适应度函数，获得改进的蜣螂算法；然后，基于初始化的蜣螂个体位置矩阵，利用改进的蜣螂算法迭代更新蜣螂种群位置，直至最终满足收敛条件，从而获得目标温度区间内当前复杂零件型线的最优几何参数。

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