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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种基于机器学习的翼形结构轻量化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：CN119312645B 。

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：202411854261.X，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于机器学习的翼形结构轻量化设计方法是由杨赞;朱紫华;刘辉鸿;陈洋;徐天妮;刘晓阳设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的翼形结构轻量化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的翼形结构轻量化设计方法，包括：（1）导入载荷及边界约束以获得翼形结构重量与刚度指标，并推导对应数学优化模型；（2）考虑空间填充特性构建优化种群；（3）评估种群可行性状态，并设计子种群进化操作来产生候选个体；（4）基于种群的更新率构造全局或局部径向基机器学习预测模型；（5）根据父代个体可行性设计两种筛选策略；（6）对选出的最佳候选个体采用翼形结构刚度与重量仿真模型进行评估，更新种群并转至步骤（3），直至优化结构满足要求。本发明根据在优化过程中反馈的信息动态分配进化策略，自适应建模预测模型以及合理选择筛选策略，提高针对翼形结构轻量化设计问题的优化效率。

本发明授权一种基于机器学习的翼形结构轻量化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的翼形结构轻量化设计方法，其特征在于，所述方法适用于翼形结构重量优化问题，包括：步骤（1）根据载荷及边界约束，在Abaqus中构造翼形结构刚度与重量仿真模型，以翼形结构各杆件中心坐标及厚度为优化设计参数、以翼形结构重量为优化目标、以翼形结构刚度为优化约束推导翼形结构轻量化设计问题的数学优化模型；步骤（2）根据翼形结构装配需求获得翼形结构各杆件中心坐标及厚度优化设计参数的取值范围，并构建由翼形结构各杆件中心坐标及厚度优化设计参数组成的设计空间，考虑个体之间空间填充特性在设计空间内部产生优化种群，在Abaqus中采用翼形结构刚度与重量仿真模型分别评估优化种群中每个个体向量的刚度与重量值，将所有种群个体向量与其刚度和重量值保存至数据库中；步骤（3）根据种群可行性将优化种群划分为不可行、半可行或完全可行状态，并根据个体信息划分出子种群，并在由翼形结构各杆件中心坐标及厚度优化设计参数组成的设计空间内部设计子种群进化操作来产生多个候选的由翼形结构各杆件中心坐标及厚度优化设计参数组成的子代个体向量；步骤（4）计算优化种群在上一代的更新率，对比设置的更新率阈值与计算的更新率来构建全局或局部径向基机器学习预测模型；其中，使用构建的径向基机器学习预测模型预测子代个体向量的刚度与重量值；步骤（5）根据父代种群个体可行性设计可行性规则与改进的ε约束方法的使用机制，并通过筛选策略获得由翼形结构各杆件中心坐标及厚度优化设计参数组成的最佳候选个体向量；其中，满足翼形结构刚度约束的个体为可行个体，违反翼形结构刚度约束的个体为不可行个体；对父代种群中不可行个体的子代应用改进的ε约束方法，选择出所述最佳候选个体向量；步骤（6）采用翼形结构刚度与重量仿真模型对最佳候选个体向量进行评估，使用可行性规则更新优化种群以及其他迭代信息，判断当前优化最优个体向量对应的翼形结构是否满足重量与刚度要求，若满足则输出当前优化最优个体向量对应的翼形结构，否则转至步骤（3），直至当前优化最优个体向量对应的翼形结构满足重量与刚度要求。

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