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龙图腾网获悉南通理工学院申请的专利基于机器学习的船舶螺旋桨设计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：CN120874637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511395876.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的船舶螺旋桨设计优化方法及系统是由陈玲;周陈炎设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的船舶螺旋桨设计优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的船舶螺旋桨设计优化方法及系统，涉及船舶螺旋桨设计技术领域，本发明基于几何控制点坐标集构建参数化曲面并转换为符号距离场SDF，提取SDF零等值面生成初始网格，通过梯度优化控制点以满足脱模角约束，进而基于SDF计算叶片局部厚度，采用可微分热力学模型与时空特征网络预测缩孔缺陷概率分布；融合缺陷概率与水动力性能构建目标函数，通过可微分模拟将梯度经热场、网格与SDF反向传播至几何控制点，驱动其同步更新；迭代执行上述过程，在满足缺陷概率阈值、性能容差与收敛条件后终止，输出兼具优良水动力性能与高可制造性的螺旋桨几何模型。

本发明授权基于机器学习的船舶螺旋桨设计优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的船舶螺旋桨设计优化方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：根据船舶螺旋桨叶片的几何控制点坐标集构建参数化曲面，并将其转换为初始三角网格曲面，计算网格各顶点的法向量与铸造方向的夹角，识别夹角小于预设脱模角阈值的顶点，通过梯度优化算法调整几何控制点坐标以驱动曲面形变，直至所有顶点均满足脱模角约束，最终生成三角网格曲面； 步骤2：基于SDF计算叶片的局部截面厚度，把三角网格曲面输入微分热力学模型，模拟铸造过程中热状态场的演化，将热状态场与局部截面厚度共同输入时空特征提取网络，输出螺旋桨本体缩孔缺陷概率的空间分布； 步骤3：综合缩孔缺陷概率的空间分布与水动力性能，构建优化目标函数，通过微分模拟链路，将优化目标函数的梯度从热状态场经三角网格曲面、SDF反向传播至每一个几何控制点坐标，基于梯度信息，采用优化算法同步更新所有几何控制点坐标； 步骤4：重复执行步骤1至3，迭代更新几何控制点坐标集，直至全域的缩孔缺陷概率均不超过预设安全阈值、水动力性能损失在容差范围内且优化目标函数收敛至稳定范围，终止循环，输出基于最终几何控制点坐标集构建的螺旋桨几何模型； 基于SDF计算叶片局部截面厚度，把三角网格曲面输入分热力学模型的逻辑为： 基于SDF的零等值面，采用射线投射法计算三角网格曲面中网格顶点处的局部截面厚度，生成与三角网格曲面中网格顶点相对应的厚度特征场；将三角网格曲面输入分热力学模型，模拟铸造过程中温度场的时空演化，获得热状态场； 对所得热状态场与相应的厚度特征场插值对齐至同一网格分辨率，一并输入时空特征提取网络，以分析热力学-几何耦合效应下的时空演化规律，时空特征提取网络输出螺旋桨本体缩孔缺陷概率的空间分布； 输出螺旋桨本体缩孔缺陷概率的空间分布的逻辑为： 将热状态场Tp经双线性插值重采样，并重构为尺寸为100×100×50的三维张量，缺陷特征提取算子Fp定义为： 其中，为三角网格曲面上网格顶点p处的温度梯度幅值，为三角网格曲面上网格顶点p的温度梯度向量，为热状态场在网格顶点p处沿空间方向i的二阶空间导数，i＝1,2,3分别对应x、y、z三个坐标轴方向，Ki为3×3×3卷积核，分别对应x，y，z三个方向；*表示三维卷积运算，ReLU为整流线性单元，用于引入非线性并保留正值响应，p为三角网格曲面上网格顶点的索引； 通过全连接层将Fp投射并经Sigmoid函数计算缩孔缺陷概率： 其中，W和b分别为全连接层的权重向量与偏置标量，WT为权重向量W的转置，输出Dp∈[0,1]以表示螺旋桨本体在三角网格曲面上网格顶点p处的缩孔缺陷概率。

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