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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司;中国长江三峡集团有限公司申请的专利一种基于生成对抗网络的风机叶片生成式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：CN119557999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411593230.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于生成对抗网络的风机叶片生成式优化设计方法是由徐翠梅;赵国汉;马龙;程建;秦明;刘震卿;慎志勇;文仁强设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的风机叶片生成式优化设计方法在说明书摘要公布了：一种基于生成对抗网络的风机叶片生成式优化设计方法，步骤为：利用仿真算法获取现有风机叶片的详细数据，形成训练数据集。通过编码器和生成对抗网络生成新的风机叶片三维结构。利用生成对抗网络评估新设计的风机叶片的发电效率。通过生成神经网络和预测神经网络的对抗训练，优化风机叶片设计，最终输出经过优化的风机叶片设计。本发明解决在风机叶片优化难以同时兼顾多个设计目标，如气动性能、结构强度和成本等，容易陷入局部最优解的问题；通过多目标训练，生成同时满足多个目标的优化设计，并通过判别器的反馈，逐步改进生成的设计，找到综合性能最优的叶片形状。

本发明授权一种基于生成对抗网络的风机叶片生成式优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的风机叶片生成式优化设计方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1、利用仿真算法对现有风机叶片进行大规模数值仿真，用于获取叶片的几何数据、网格单元划分结果、升力在内的特性评估以及应力、应变和变形数据；分析不同风机叶片在不同环境下的振动特性以及各结构参数对风机叶片动力响应的影响机理，形成训练数据集；得到可供后续步骤使用的数据集合； 步骤2、获取现有风机叶片结构的前视图、左侧视图和顶视图，构成原始数据集；得到三个不同视图的原始数据集；利用编码器对各视图原始数据集进行降维处理，消除浮筒之间连接结构对后续生成式优化设计的影响，仅保留图像中浮筒的关键信息；得到降维后的关键信息数据集；将编码后的原始数据集输入生成对抗网络，生成新的风机叶片结构三视图； 对生成的编码图像进行解码处理，通过升维操作还原到与原始数据集相同的维度，并根据三视图重构风机叶片三维结构；得到新的风机叶片三维结构，即全新设计的风机叶片结构； 步骤3、利用生成对抗网络对新型风机叶片进行发电功率评估；得到新叶片的发电效率； 步骤4、根据原始数据集，利用生成神经网络分析原始数据集并识别数据特征、属性，通过向属性添加噪点来修改数据属性，得到修改后的数据；将修改后的数据传递给预测神经网络；预测神经网络计算生成的输出属于原始数据集的概率，为生成神经网络提供参考，减少下一周期噪点随机化；用于得到概率结果； 步骤5、对生成神经网络和预测神经网络进行对抗训练，生成神经网络最大限度地提高预测神经网络出错的可能性，预测神经网络最大限度地降低自身出错的可能性；在训练迭代的过程中，两个神经网络会不断演变并相互对抗，直到达到平衡状态；最终输出经过优化训练的风机叶片设计。

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