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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于FCN的相变蓄热装置流道拓扑优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：CN114611350B 。

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：202210213260.1，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于FCN的相变蓄热装置流道拓扑优化设计方法是由李强;胡定华;宋冰艳;李慧梅;刘丽莎设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FCN的相变蓄热装置流道拓扑优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于FCN的相变蓄热装置流道拓扑优化设计方法，以简化的相变蓄热装置的热水流道为模型，输入样本数据信息用传统各向正交惩罚材料密度方法优化迭代，改变装置的多模型属性进行有限元分析获得多组相变蓄热材料分布图及对应张量矩阵，将张量矩阵切割成小块矩阵，进行采样和符号距离函数化处理，将所得的SDF值和PCM密度分别编码，用SDF值对U‑net网络进行训练；再对待优化的相变蓄热装置模型采用SIMP法作为优化器，输入待优化的模型属性，间接获得流道拓扑构型。本发明通过将深度学习算法与SDF处理结合，提供了一种新型优化相变蓄热装置流道结构拓扑构型优化方法，以替代传统的数值计算方法。

本发明授权一种基于FCN的相变蓄热装置流道拓扑优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FCN的相变蓄热装置流道拓扑优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、选取相变蓄热装置，建立数值分析模型，施加模型属性，并输入SIMP优化器迭代计算，有限元网格划分分析后获得多组流道拓扑构型和相变蓄热材料分布图以及对应的多通道张量矩阵，选择将相变蓄热材料密度值作为表征拓扑结构的标签信息； 步骤2、对步骤1中有限元分析中的背景网格看成图像像素，将网格划分得到的数值点进行预处理，将得到的相变蓄热材料分布图裁剪采样为相同形状的数值矩阵，并计算相变蓄热材料分布矩阵的SDF值，通过符号距离函数化处理来有效表达几何信息； 步骤3、将步骤2得到的SDF矩阵值分别划分训练集，验证集和测试集，训练集用于对U-Net卷积神经网络进行训练，验证集用于U-Net卷积神经网络进行验证，测试集用于U-Net卷积神经网络进行测试； 步骤4、构建并训练深度学习网络，基于U-net卷积神经网络，利用步骤3得到的训练集训练全卷积神经网络中的模型属性，由反向传播算法训练至新模型收敛，得到需要的U-net网络； 步骤5、输入待优化的模型属性建立待优化的相变蓄热装置数值分析模型，将待优化流道的边界条件输入训练完成的U-Net卷积神经网络，经SIMP优化器迭代收敛，获得相变蓄热材料密度分布，相变蓄热材料密度为0，则为拓扑优化流道区域，其余皆为相变蓄热材料填充部分。

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