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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种三周期极小曲面结构齿轮的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：CN119691941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510207576.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种三周期极小曲面结构齿轮的设计方法是由李洲;唐新桢;张中利;李俊豪;张露;夏士奇;周元生设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三周期极小曲面结构齿轮的设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三周期极小曲面结构齿轮的设计方法。方法包括获取多组齿轮参数序列和三周期极小曲面特征参数序列建立三周期极小曲面‑齿轮复合结构；并对其进行受力分析，确定最大应力、最大应力位置、最大形变和最大形变位置；训练Stacking集成学习算法，利用Stacking集成学习算法在输入齿轮参数序列和三周期极小曲面特征参数序列时获得输出的最大应力、最大应力位置、最大形变和最大形变位置的预测值；利用预测值与目标值，确定三周期极小曲面结构齿轮最终的齿轮参数序列和三周期极小曲面特征参数序列。本发明方案能够准确预估三周期极小曲面晶格复合结构齿轮的性能，实现任意复杂特征的三周期极小曲面晶格结构齿轮建模。

本发明授权一种三周期极小曲面结构齿轮的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种三周期极小曲面结构齿轮的设计方法，其特征在于，所述方法包括：获取多组齿轮参数序列和三周期极小曲面特征参数序列；其中，所述齿轮参数序列包括齿轮特征参数和齿轮材料参数，所述齿轮特征参数包括齿数、模数、压力角和齿宽，所述齿轮材料参数包括密度、杨氏模量和泊松比，所述三周期极小曲面特征参数序列包括梯度函数参数、晶胞大小和类型参数；根据每组所述齿轮参数序列和所述三周期极小曲面特征参数序列建立一个对应的三周期极小曲面-齿轮复合结构；对每个所述三周期极小曲面-齿轮复合结构进行受力分析，确定每个所述三周期极小曲面-齿轮复合结构的最大应力、最大应力位置、最大形变和最大形变位置；构建Stacking集成学习算法；将多组所述齿轮参数序列和所述三周期极小曲面特征参数序列所组成的序列作为所述Stacking集成学习算法的输入序列；将多组所述三周期极小曲面-齿轮复合结构的最大应力、最大应力位置、最大形变和最大形变位置所组成的序列作为所述Stacking集成学习算法的输出序列，对构建的所述Stacking集成学习算法进行训练，获得训练后的Stacking集成学习算法；利用训练后的所述Stacking集成学习算法对待计算的齿轮参数序列和三周期极小曲面特征参数序列进行处理，获得最大应力预测值、最大应力位置预测值、最大形变预测值和最大形变位置预测值；判断所述最大应力预测值是否超过对应的预设范围、所述最大形变预测值是否超过对应的预设范围、所述最大应力位置预测值是否在结构关键位置和所述最大形变位置预测值是否在结构关键位置；若所述最大应力预测值超过预设范围、或所述最大形变预测值超过预设范围、或所述最大应力位置预测值在结构关键位置、或所述最大形变位置预测值在结构关键位置，则修改所述三周期极小曲面特征参数序列，直至修改后的所述三周期极小曲面特征参数序列所对应的最大应力预测值不超过预设范围、且所述最大形变预测值不超过预设范围、且所述最大应力位置预测值不在结构关键位置、且所述最大形变位置预测值不在结构关键位置为止；获取最后修改的齿轮参数序列和三周期极小曲面特征参数序列，将所述最后修改的齿轮参数序列和三周期极小曲面特征参数序列作为所述三周期极小曲面结构齿轮的最终设计。

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