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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于代理模型的气囊模板冰壳建筑耐候性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：CN120493375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510649899.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于代理模型的气囊模板冰壳建筑耐候性优化设计方法是由杨烁永;罗鹏设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于代理模型的气囊模板冰壳建筑耐候性优化设计方法在说明书摘要公布了：一种基于代理模型的气囊模板冰壳建筑耐候性优化设计方法，涉及建筑设计技术领域。解决了现有技术缺乏冰壳建筑耐候性的量化评价指标且缺乏具有普适性的代理模型建构的问题，包括：S1阶段建立微气候响应代理模型，通过正交实验设计生成冰壳案例集，提取形态特征与空间特征，结合CFD模拟获取风雪分布标签，构建神经网络代理模型；S2阶段融合多工具实现性能优化，利用Grasshopper参数化建模提取特征，调用代理模型预测表面雪风分布，联合Ladybug获取辐射数据，结合升华速率计算初期与后期应变能及耐候性指标，最终通过NSGA‑II算法对形态参数进行多目标寻优，其在冰壳建筑结构优化领域具有应用前景。

本发明授权一种基于代理模型的气囊模板冰壳建筑耐候性优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于代理模型的气囊模板冰壳建筑耐候性优化设计方法，其特征在于，包括： S1、建立空间形态特征与微气候响应的代理模型； S11、通过正交实验设计构建冰壳建筑案例集，提取形态特征和空间特征； 所述形态特征包括：Z轴坡度、归一化肋线距离、归一化高度、最大主曲率和最小主曲率；所述空间特征包括：Y轴坡度和归一化风向距离； S12、对所述冰壳建筑案例集进行风环境与雪分布的CFD模拟，获取标签信息； S13、基于所述形态特征、空间特征和标签信息进行模型训练，建构人工神经网络代理模型，所述人工神经网络包括：1个输入层、4个隐藏层和1个输出层； S2、进行耐候性指标计算与多目标优化； S21、定义冰壳建筑的耐候性指标； S22、利用Grasshopper平台构建冰壳建筑参数化模型，提取所述形态特征与所述空间特征； S23、通过gh_Cpython插件回调S1所述代理模型，输入所述形态特征与所述空间特征，获取冰壳表面的雪分布和风环境数据；结合Ladybug插件获取表面辐射分布数据； S24、基于所述冰壳表面的雪分布和风环境数据与表面辐射分布数据，更新获得冰壳建筑的形态构造信息、荷载信息和材料性能信息并计算升华速率； S25、基于所述冰壳建筑的形态构造信息、荷载信息和材料性能信息以及所述升华速率，通过Karamba3D插件分别计算服役初期和后期的应变能，然后计算得到所述冰壳建筑的耐候性指标； S26、以所述初期应变能和所述耐候性指标为目标，通过Wallacei插件的NSGA‑II算法实现参数寻优； S21中，所述冰壳建筑的耐候性指标通过： ； 获得，其中，为冰壳建筑的耐候性指标，是初始阶段的弹性能，是某指定服役时间的弹性能； 弹性能通过： ； 获得，其中，为节点的荷载，为节点的位移； S24中，所述升华速率通过： ； ； ； 获得，其中，为升华速率，为风速，为纸纤维浓度，为累计升华高度，为材料表面温度，为空气温度，太阳辐射强度。

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