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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种汽车结构优化方法、装置和存储介质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：CN115935513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211578229.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种汽车结构优化方法、装置和存储介质是由陈伟能;魏凤凤;钟竞辉设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车结构优化方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽车结构优化方法、装置和存储介质，其中方法包括：获取汽车结构优化的历史数据；其中，所述历史数据包括结构参数、对应结构的性能模拟测试结果；根据历史数据对汽车结构优化问题进行数学建模，确定模型的优化目标；其中，以汽车重量最小、安全性最高作为优化目标；采用分类模型辅助的分层粒子群优化算法对数学模型进行优化处理，获得汽车重量最小、安全性最高的结构设计参数。本发明利用分类模型预测代替演化过程中大部分汽车结构性能模拟，以分类结果驱动分层粒子群演化，解决了现有技术中由于搜索空间大，评估耗时长而导致的汽车结构优化结果差，搜索效率低的问题。本发明可广泛应用于演化计算和工业汽车结构设计两大领域。

本发明授权一种汽车结构优化方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种汽车结构优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取汽车结构优化的历史数据；其中，所述历史数据包括结构参数、对应结构的性能模拟测试结果； 根据历史数据对汽车结构优化问题进行数学建模，确定模型的优化目标；其中，以汽车重量最小、安全性最高作为优化目标； 采用分类模型辅助的分层粒子群优化算法对数学模型进行优化处理，获得汽车重量最小、安全性最高的结构设计参数； 所述采用分类模型辅助的分层粒子群优化算法对数学模型进行优化处理，包括： A1、以所有结构参数为个体，对个体进行编码，并初始化数据库的参数；其中，初始化的参数包括决策变量和对应适应值，以及初始速度； A2、从数据库中选择适应值最优的NP个个体组成种群，包括决策变量，适应值，初始速度，其中NP是种群大小； A3、将种群按照适应值从优到劣排序，并分为四层；采用四层种群训练一个四分类的分类器； A4、对种群中的个体进行更新学习，得到中间学习个体； A5、采用分类器对中间学习个体进行类别预测； A6、进行局部信息开发，循环执行步骤A3-A4，直到所有中间学习个体均被预测为第一类； A7、在均被预测为第一类的中间学习个体中，利用几何关系挑选潜力个体进行汽车结构性能模拟分析； A8、为增加种群多样性，除潜力个体外，随机选择一个中间学习个体进行汽车结构性能模拟分析； A9、将真实性能模拟分析的个体加入到数据库中； A10、循环执行步骤A2至A7，直到算法达到终止条件； A11、将数据库中适应值最优的个体变量值作为全局寻优的汽车结构参数优化结果进行输出。

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