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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于神经网络的产品结构等几何拓扑优化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：CN121302856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511328148.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的产品结构等几何拓扑优化方法及系统是由程锦;彭德尚;胡馨婷;刘振宇;刘达新;刘惠;谭建荣设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的产品结构等几何拓扑优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络的产品结构等几何拓扑优化方法及系统，属于结构优化领域，首先构建产品结构等几何拓扑优化模型；采用等几何拓扑优化算法，以细网格控制点的空间坐标和相对密度、粗网格控制点的位移和灵敏度作为输入，以细网格控制点的灵敏度作为输出，生成训练数据集；随后，利用该数据集训练一个具备多分辨率信息提取能力的图卷积神经网络模型，该模型包括用于提取全局刚度信息的图卷积模块和局部信息融合的全连接模块；最后，将训练好的神经网络模型集成至等几何拓扑优化求解流程中，通过神经网络直接预测细网格控制点的灵敏度，从而避免在细网格层面进行高计算成本的等几何分析，显著提高了产品结构等几何拓扑优化的计算效率。

本发明授权基于神经网络的产品结构等几何拓扑优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的产品结构等几何拓扑优化方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤S1：以产品结构柔度为目标，材料用量为约束，等几何单元控制点的相对密度为设计变量，构建产品结构等几何拓扑优化模型； 步骤S2：离散产品结构的设计域，得到产品结构的粗网格，再对粗网格进行细化，对粗网格和细网格进行等几何拓扑优化，得到一组以细网格控制点的空间坐标和相对密度、粗网格控制点的位移和灵敏度作为输入数据，以细网格控制点的灵敏度作为输出数据的离线数据集； 步骤S3：利用离线数据集训练神经网络模型；神经网络模型包括全局刚度信息提取神经网络模块和局部信息融合神经网络模块； 全局刚度信息提取神经网络模块，具体为图卷积神经网络模型，包括图卷积输入层、图卷积隐藏层和图卷积聚合层，输入层和隐藏层的输出通过知识跳跃连接到聚合层，输入层接收全局的细网格控制点信息；隐藏层根据邻接矩阵对每个细网格控制点周围的领域信息在特征维度上进行加权和，并通过激活函数进行非线性特征映射；聚合层对经由跳跃连接传递的各层输出，在特征维度上进行聚合； 局部信息融合神经网络模块，具体为全连接神经网络模型，包括全连接输入层、全连接隐藏层和全连接输出层；输入层获取局部粗单元控制点上的位移和灵敏度，以及局部细单元控制点上经过所述全局刚度信息提取神经网络模块提取的特征信息；局部粗单元是指粗网格下的单个NURBS基函数单元；局部细单元是指单个粗单元内经过节点插入策略细分得到的多个细单元；全连接输出层用于输出局部细单元控制点上的灵敏度； 步骤S4：将训练好的神经网络模型在线应用于产品结构的等几何拓扑优化，以获取产品结构拓扑优化密度分布结果。

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