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龙图腾网获悉湖南大学苏州研究院;湖南大学申请的专利一种基于仿生线面体高效重构的结构设计系统及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：CN118094786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202311562699.6，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于仿生线面体高效重构的结构设计系统及方法是由徐世伟;肖培杰;陈龙宝设计研发完成，并于2023-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于仿生线面体高效重构的结构设计系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于仿生线面体高效重构的结构设计系统及方法，包括：建立等效施载模型、计算主叶脉的各级分岔比范围、构建多级优化模型、开展最优结构优化设计。通过上述方式，本发明一种基于仿生线面体高效重构的结构设计系统及方法，不仅可以利用多目标学科优化设计方法，实现仿生结构线面体的高效重构，而且可以借助极限分布模型和仿生协同，提高结构设计的效率，降低成本。

本发明授权一种基于仿生线面体高效重构的结构设计系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于仿生线面体高效重构的结构设计方法，其特征在于，步骤包括： 1规则单元建立等效施载模型，根据预设的承载稳定性判据构建高效结构的极限分布模型，承载稳定性判据为： 其中，di为辅杆直径，Di为承载杆直径，i＝1、2、3……n，D2D1，di-1di，δdi,D2是承载杆直径为D2且辅杆直径为di时的等效施载模型的屈服强度值，其他的以此类推；ρdi,D2是承载杆直径为D2且辅杆直径为di时的等效施载模型的密度值，其他的以此类推；其中，三者的关系为：D2D1di-1； 当满足承载稳定性判据时，其高效结构的极限分布模型为：辅杆直径大于di-1，承载杆直径大于D2； 2结构式生长单元提取样本树叶的叶脉分布，计算主叶脉的平均各级分岔比范围； 2.1基于图像识别算法，对各树叶的叶脉分布进行提取，识别树叶上的所有主叶脉以及每条主叶脉分岔出来的次叶脉节点，并获取每条主叶脉的每个次叶脉节点之间的叶脉段体长度l1,l2,...,ln；其中，l1-ln为被提取的若干个样本树叶的叶脉段体长度的平均值； 2.2计算主叶脉的平均各级分岔比范围： minl1l2,l2l3,...,ln-1ln，maxl1l2,l2l3,...,ln-1ln； 3利用主叶脉的各级分岔比范围，再结合高效结构的极限分布模型，构建多级优化模型，利用CAE仿真数据集和测试集构建代理模型单元； 3.1利用主叶脉的各级分岔比范围，确定主叶脉的最大分岔级数n-1，结合高效结构的极限分布模型，构建不同分岔比级数下的多级优化模型； 3.2根据初始模型设置分岔点数量k的阈值，计算各级分岔比取值，实现分岔点定位，以将上述多级优化模型CAD化，其中，模型参数变量包括分岔级数、分岔角度、承载杆直径、辅杆直径，分岔级数取1～n-1值，分岔角度根据分岔点数量k分别对应取0～180°，承载杆与辅杆的直径的取值随机且需满足步骤1限制，上述各级分岔比取值根据分岔点数量确定，表示每级分岔的参数取值差异，各级分岔比具体的取值为： 其中，a表示minl1l2,l2l3,...,ln-1ln；b表示maxl1l2,l2l3,...,ln-1ln； 3.3划分有限元网格，进行CAE有限元分析，获取不同力学性能的仿真数据集和测试集； 3.4根据仿真数据集和测试集，代理模型单元获得不同结构及形状参数与承载力值的映射关系，并将该映射关系拟合成下述公式： 承载力 其中，αj为加权系数，j是变量，为自然数，是径向基神经网络映射关系拟合成该公式后即可得到，如果拟合后j为5，就会有α1～α5这5个加权系数；为基函数；N为基函数的相数；ε为误差相；x为结构及形状参数变量，包括承载杆直径、辅杆直径、分岔级数、第k个分岔角度，k＝1、2、3、……； 4优化设计单元根据DOE试验设计以及步骤3中的代理模型，采用NSGA-II多目标进化算法优化，以承载力最大化和质量最小为优化目标maxλ1F-λ2M，获取模型结构的最优承载杆直径、辅杆直径、分岔级数、分岔角度第k个的组合，即最优Pareto前沿解；其中，为λ1、λ2加权系数，M为模型质量；结构及形状参数为约束dmin＜dm＜dmax，Dmin＜Dn＜Dmax，dmin为最小辅杆直径，dmax为最大辅杆直径，Dmin为最小承载杆直径，Dmax为最大承载杆直径，分岔级数、分岔角度取步骤3.2中的数值。

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湖南大学苏州研究院;湖南大学，其通讯地址为：215131 江苏省苏州市相城区北桥街道凤北荡路200号3号楼；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”。