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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种基于三维打印的低频吸声结构的机器学习优化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：CN119598819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510142196.6，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于三维打印的低频吸声结构的机器学习优化方法是由张浩诚;王振;杨继全;张煜卓;沈则文;周厚辰;邓晨曦;冯少云;张艺凡;仲鸣轩设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维打印的低频吸声结构的机器学习优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维打印的低频吸声结构的机器学习优化方法，属于人工智能声学技术领域，低频吸声结构由光敏树脂材料经过光固化三维打印制备而成，包括侧缝、延伸空腔、圆形穿孔、谐振空腔、第一隔板、第二隔板和第三隔板，具有良好的扩展性，可以根据不同的噪声控制需求进行调整；通过机器学习优化方法，能够在保证小尺寸的前提下，快速调整结构参数应对噪声控制任务，从而在特定低频段获得显著的吸声效果；本申请采用基于多层感知机与遗传算法的机器学习方法，对低频吸声结构的几何参数进行优化，通过使用商业有限元求解器COMSOLMultiphysics进行模拟计算，进一步验证和优化结构的吸声性能。

本发明授权一种基于三维打印的低频吸声结构的机器学习优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维打印的低频吸声结构的机器学习优化方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1，构建实现低频吸声的低频吸声结构（100）：低频吸声结构（100）由光敏树脂材料经过光固化三维打印制备而成，低频吸声结构（100）由侧缝（1）、延伸空腔（2）、圆形穿孔（3）、谐振空腔（4）、第一隔板（5）、第二隔板（6）和第三隔板（7）组成，其中侧缝（1）设在低频吸声结构（100）的右侧面底部偏上1mm处，延伸空腔（2）沿侧缝（1）向低频吸声结构（100）内延伸形成延伸空腔（2）；谐振空腔（4）设在延伸空腔（2）上方，谐振空腔（4）底面与延伸空腔（2）顶面之间通过圆形穿孔（3）相连，圆形穿孔（3）设在延伸空腔（2）远离侧缝（1）的一端；第一隔板（5）、第二隔板（6）和第三隔板（7）在谐振空腔（4）内均匀交错设置，第一隔板（5）、第二隔板（6）和第三隔板（7）依次相对远离圆形穿孔（3）；低频吸声结构（100）的材料密度在1.0gcm³到1.2gcm³之间，杨氏模量在2000MPa到4000MPa之间； 步骤2：数据集使用商业有限元求解器COMSOLMultiphysics对低频吸声结构（100）进行模拟计算，设置并记录第一隔板（5）、第二隔板（6）和第三隔板（7）长度，计算低频吸声结构（100）在200Hz至350Hz的吸声性能，并以5Hz为步长记录吸声性能；记录每组3个几何参数对应的31个频率的吸声系数，形成完整的数据集；数据集包含输入特征的几何参数和目标输出的吸声系数，用于后续机器学习模型的训练和验证； 步骤3，基于多层感知机与遗传算法对低频吸声结构（100）进行吸声性能的机器学习优化，具体而言，包含以下子步骤： 3.1、构建多层感知机神经网络模型，对几何参数与吸声系数之间的映射关系进行建模，通过步骤2中收集的数据集对模型进行训练，并利用交叉验证评估模型的泛化性能，从而优化所述模型的预测能力； 3.2、利用遗传算法对几何参数进行优化，输出优化后的几何参数； 步骤4：将优化后的几何参数代入COMSOLMultiphysics中重新进行计算验证，获取最终的吸声系数分布曲线，并与初始几何参数的吸声性能进行比较，以验证优化效果。

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