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龙图腾网恭喜西门子工业软件有限公司申请的专利基于梁的物理结构的基于机器学习的设计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：CN116097265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202080103592.3，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权基于梁的物理结构的基于机器学习的设计是由R·罗杰斯设计研发完成，并于2020-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于梁的物理结构的基于机器学习的设计在说明书摘要公布了：一种计算系统100，可包括设计空间访问引擎108，其被配置为访问物理结构的设计空间210。计算系统100还可包括结构设计引擎110，其被配置为将设计空间210编码成三维3D矩形组222。各个3D矩形222可以定义物理结构中的候选梁位置224，并且3D矩形的候选梁位置224可以由各个3D矩形222的顶点对之间的线定义。结构设计引擎110还可以提供已编码设计空间220、320、420、520作为机器学习ML模型120的输入，通过ML模型120基于已编码设计空间220、320、420、520生成物理结构的设计，并且提供物理结构的设计以支持物理结构的制造。

本发明授权基于梁的物理结构的基于机器学习的设计在权利要求书中公布了：1.一种方法，包括：通过计算系统100、800：访问702物理结构的设计空间210；将所述设计空间210编码704成三维3D矩形222组，其中，各个3D矩形222具有八个顶点并且定义所述物理结构中的候选梁位置224，并且其中，所述3D矩形的所述候选梁位置224由各个3D矩形222的顶点对之间的线定义；提供706已编码设计空间220、320、420、520作为机器学习ML模型120的输入，其中，提供所述ML模型120的所述输入还包括：提供所述物理结构的设计参数230，所述设计参数230包括适用于所述物理结构的具体位置的力值；通过所述ML模型120基于所述已编码设计空间220、320、420、520和所提供的力值来生成708所述物理结构的设计，其中，所述物理结构的所述设计包括在由所述ML模型120根据所述候选梁位置224确定的梁位置处的梁并且考虑所述物理结构的具体位置的所述力值；以及提供710所述物理结构的所述设计以在所述物理结构的随后的物理制造中使用，从而支持所述物理结构的制造，其中，由所述ML模型120根据所述候选梁位置224确定的梁位置包括：由所述ML模型120生成所述已编码设计空间220、320、420、520中的各个候选梁位置的梁概率值，并且尺度归一化所述梁概率值，其中所述梁概率值表示在特定候选梁位置处的梁应当被包括在所述物理结构的设计中的分类值或概率值；以及如果所述梁概率值超过选择阈值，则确定在所述物理结构的设计中在所述候选梁位置处包括梁。

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