同济大学黄华获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于数字孪生的机器人结构生成式设计与优化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：CN119647282B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411866874.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于数字孪生的机器人结构生成式设计与优化方法是由黄华;谢楠;刘晋飞;陆贝尔;庞玮;李蔚;梅超龙;朱易凡;瞿靖东;李明睿设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于数字孪生的机器人结构生成式设计与优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于数字孪生的机器人结构生成式设计与优化方法，包括以下步骤：步骤1、基于深度神经网络，建立机械臂结构生成模型；机械臂结构生成模型的输入为任务需求，其输出为机械臂的杆长和关节数量；步骤2、基于改进的粒子群算法，对机械臂结构生成模型的输出进行寻优；其中，改进的粒子群算法中，惯性权重为自适应权重；步骤3、结合步骤2输出的最优解，设计机器人并完成其搭建。本发明可基于某一特定场景生成一款机器人，且性能评价指标多样化。
本发明授权基于数字孪生的机器人结构生成式设计与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的机器人结构生成式设计与优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于深度神经网络，建立机械臂结构生成模型； 所述机械臂结构生成模型的输入为任务需求，其输出为机械臂的杆长和关节数量； 步骤2、基于改进的粒子群算法，对机械臂结构生成模型的输出进行寻优； 其中，改进的粒子群算法中，惯性权重为自适应权重； 所述惯性权重的表达式为： ； 其中，-算法当前迭代次数； -为算法的总迭代次数； -算法开始时的惯性权重； -算法结束时的惯性权重； 在迭代次数搜索时参考自身信息的权重，其表达式为： ； 在迭代次数搜索时参考群体信息的权重，其表达式为： ； 为算法开始时的学习因子； 为算法开结束时的学习因子；i=1,2； 步骤3、结合步骤2输出的最优解，设计机器人并完成其搭建。
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