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龙图腾网恭喜四川科比科科技有限公司;成都科比科科技有限公司申请的专利基于深度学习生成石油化工非标设备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：CN119989943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510460788.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习生成石油化工非标设备的设计方法及系统是由李才军;何雷;周思炀;李小京;尉伯虎;冯源设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习生成石油化工非标设备的设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习生成石油化工非标设备的设计方法及系统，涉及非标准化压力容器设计技术领域，为了解决自动生成的设计方法对用户的交互性不好，所述设计方法包括以下步骤：S1、获取压力容器生产工艺过程中的工艺参数和标准计算公式；S2、构建工艺参数数据库；S3、根据工艺参数数据库训练得到压力容器设计模型；S4、将目标压力容器的产品性能要求作为输入参数输入至压力容器设计模型中，得到显示在仿真软件上的目标压力容器的模块参数；S5、接收并识别到用户在仿真软件上对模块参数的内容调整，将内容调整反馈至压力容器设计模型中，得到新的模块参数，可以增强用户与压力容器设计模型之间的交互性，体验感较好。

本发明授权基于深度学习生成石油化工非标设备的设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习生成石油化工非标设备的设计方法，其特征在于，所述设计方法包括以下步骤： S1、获取压力容器生产工艺过程中的工艺参数以及其相关的标准计算公式； S2、根据工艺参数以及其数据类型进行结构化存储，并通过相关的标准计算公式将对应的工艺参数进行关联，得到工艺参数数据库； S3、构建初始深度学习模型，根据关联关系将工艺参数数据库中的工艺参数作为输入参数输入至初始深度学习模型中，并将相关的标准计算公式作为约束条件进行迭代训练，得到压力容器设计模型； 具体过程为：构建初始深度学习模型，根据关联关系寻找到对应的工艺参数，以工艺参数和与对应的历史设计要求数据得到多个训练数据集，将多个训练数据集输入至初始深度学习模型中进行迭代训练，在每次迭代中通过相关的标准计算公式对生成的工艺参数进行约束校验，使训练好的深度学习模型作为压力容器设计模型；所述深度学习模型包括生成对抗网络、卷积神经网络、多目标优化，通过生成对抗网络生成符合设计要求的非标准化容器几何形状，通过卷积神经网络基于工艺参数数据库预测材料性能，通过多目标优化同时对多个训练数据集输入至初始深度学习模型进行优化，得到最优的深度学习模型作为压力容器设计模型； S4、将目标压力容器的产品性能要求作为输入参数输入至压力容器设计模型中，得到显示在仿真软件上的目标压力容器的模块参数； S5、接收并识别到用户在仿真软件上对模块参数的内容调整，将内容调整反馈至压力容器设计模型中，对压力容器设计模型进行更新，得到新的模块参数。

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