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龙图腾网恭喜北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)申请的专利一种新能源车辆能量系统托架结构的设计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：CN119378123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411931947.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种新能源车辆能量系统托架结构的设计方法及系统是由雷钧;李光耀;梁展豪;周维浩;秦根深设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新能源车辆能量系统托架结构的设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源汽车技术领域，具体涉及一种新能源车辆能量系统托架结构的设计方法及系统。本申请的方案，首先根据托架结构的初始CAD几何模型创建CAE有限元模型并进行基于机器学习的拓扑优化分析，以确定CAD几何模型的加强筋结构，并形成新的CAD几何模型，然后以此创建精细化CAE有限元模型并进行基于机器学习的尺寸、形状优化分析以实现对托架结构的尺寸、形状优化；最后，根据优化后的托架结构重新构建CAE有限元模型后进行安全工况校核，当校核成功，则该尺寸、形状优化方案为最优的组合方案，若校核后失败，则重新进行尺寸、形状优化分析，直至满足要求。采用申请的方案，可以更准确更快速的得到优化结果，实现最大程度的快速准确地降低结构的质量。

本发明授权一种新能源车辆能量系统托架结构的设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种新能源车辆能量系统托架结构的设计方法，其特征在于，包括：步骤100：根据所述能量系统托架结构的初始CAD几何模型创建初始CAE有限元模型；步骤200：收集设计案例的数据集；所述数据集包括设计参数、载荷条件、边界条件以及性能目标；从所述数据集中提取目标特征以作为机器学习模型的输入；所述目标特征包括几何特征、材料属性、载荷条件；根据所述目标特征和其对应的性能目标对所述机器学习模型进行训练；采用扩展-拆分方法对所述机器学习模型的训练数据进行丰富，以得到训练好的机器学习模型；将所述初始CAE有限元模型放入训练好的机器学习模型中进行拓扑优化分析，得到预测结果；通过有限元分析或实验对所述预测结果进行验证，得到验证结果；根据所述验证结果对所述机器学习模型进行迭代优化，直至得到最优拓扑优化分析结果；步骤300：根据所述拓扑优化分析结果确定所述初始CAD几何模型的加强筋的结构，以形成新的CAD几何模型；步骤400：根据所述新的CAD几何模型创建精细化CAE有限元模型；步骤500：确定所述能量系统托架结构的尺寸设计参数以及形状设计参数；确定优化目标和约束条件对所述尺寸设计参数和形状设计参数进行优化设计，得到优化设计结果；将所述优化设计结果作为所述训练好的机器学习模型的输入，采用随机森林算法进行尺寸、形状优化分析，得到尺寸、形状优化分析结果；步骤600：根据所述尺寸、形状优化分析结果对所述能量系统托架结构进行尺寸、形状优化，得到优化后的能量系统托架结构；步骤700：根据所述优化后的能量系统托架结构重新构建CAD几何模型；步骤800：根据重新构建的所述CAD几何模型创建最终的CAE有限元模型；步骤900：对所述最终的CAE有限元模型进行安全工况校核，若校核成功，则所述优化后的能量系统托架结构为最优结构，优化结束；若校核失败，则返回步骤500，直至校核成功。

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