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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于ML的后副车架结构轻量化与模态优化的目标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：CN119989540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510421424.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于ML的后副车架结构轻量化与模态优化的目标设计方法是由杨赞;陈宇航;黄纪绘;刘建胜;李碧海;曹达辉;李志兴;胡浩然设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ML的后副车架结构轻量化与模态优化的目标设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于ML的后副车架结构轻量化与模态优化的目标设计方法，包括：（1）通过三维建模、静力学分析与模态分析，构建后副车架重量与一阶固有频率仿真对应的数学模型；（2）基于Maximin准则与拉丁超立方产生种群，建立径向基函数机器学习模型；（3）采用Pbest驱动的基于Eplison函数的DPM进化策略产生候选子代个体向量；（4）构造最小最大帕累托前沿提升函数筛选真实子代个体向量；（5）对真实子代个体向量进行仿真评估，基于反向世代距离更新情况自适应切换参考向量类型，返回步骤（3），直至优化目标达到设计要求，输出最优优化设计参数取值。本发明根据种群仿真结果自适应调整进化方向，对轻量化与模态优化两目标优化设计效果好。

本发明授权基于ML的后副车架结构轻量化与模态优化的目标设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ML的后副车架结构轻量化与模态优化的目标设计方法，其特征在于，所述方法包括：步骤（1）：以后副车架各前横梁、各后横梁、各纵梁尺寸参数为优化设计参数，根据三维造型软件、有限元分析前后处理软件、结构优化与多物理场仿真软件的求解器构建后副车架重量及一阶固有频率仿真模型，以重量和一阶固有频率为两个优化目标推导后副车架轻量化与模态优化设计问题的数学模型；步骤（2）：根据优化设计参数取值范围构建设计空间，基于Maximin准则与拉丁超立方产生种群，在目标空间中产生参考向量，采用后副车架重量及一阶固有频率仿真模型对种群个体向量进行仿真评估，构建数据库并构造径向基函数机器学习模型；步骤（3）：根据种群个体向量与参考向量之间垂直距离关系确定各个参考向量联系的种群个体向量，以各参考向量联系的种群个体向量为基准点，采取Pbest驱动的基于Eplison函数的DPM进化策略产生候选子代个体向量；步骤（4）：利用径向基函数机器学习模型对所有候选子代个体向量的重量与一阶固有频率进行预测，构造最小最大帕累托前沿提升函数从所有候选子代个体向量中选择真实子代个体向量；步骤（5）：采用后副车架重量及一阶固有频率仿真模型对真实子代个体向量进行仿真评估，更新种群、数据库及径向基函数机器学习模型，基于反向世代距离更新情况自适应切换参考向量类型，返回步骤（3），直至重量与一阶固有频率这两个优化目标达到设计要求，输出最优优化设计参数取值。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999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”。