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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利防撞梁的智能生成式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：CN120688163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511190638.0，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权防撞梁的智能生成式设计方法是由许文超;王子琪;陈瑜;李彦娴;崔韵春;王登峰设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本防撞梁的智能生成式设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车设计技术领域，尤其涉及一种防撞梁的智能生成式设计方法，首先对防撞梁进行实验分析，获取包括防撞梁的断面图像及其对应的性能响应数据；对断面图像进行图像识别和文本提取；利用多模态多层融合模型对识别的图像和提取的文本进行融合，得到多模态设计变量；利用多模态设计变量及其对应的性能响应数据对构建的条件变分网络进行训练，得到条件变分模型；利用条件变分模型得到生成设计变量，并预测变量对应的性能响应数据；从得到的性能响应数据筛选出最优性能响应数据，进而得出待设计的防撞梁的最优设计方案。本发明利用条件变分网络确定出了最优的设计方案，有效提升了优化设计的效率低和精度。

本发明授权防撞梁的智能生成式设计方法在权利要求书中公布了：1.一种防撞梁的智能生成式设计方法，其特征在于，包括： S1：对防撞梁进行实验分析，获取数据集，数据集包括所述防撞梁的断面图像，以及所述断面图像对应的性能响应数据； S2：对步骤S1中的数据集中的断面图像进行图像识别和文本提取，分别得到结构形状和结构尺寸；对结构形状和结构尺寸进行融合，得到多模态设计变量； S3：将步骤S2得到的多模态设计变量作为输入，所述多模态设计变量对应的性能响应数据作为输出，对构建的条件变分网络进行训练，得到条件变分模型； 在步骤S3的条件变分网络中：使用基于多层感知机的编码器对所述多模态设计变量进行编码，将输入的多模态设计变量映射到潜在空间，得到潜在空间的均值和对数方差；基于所述对数方差和所述均值对潜在空间进行重参数化采样，得到潜在变量；将潜在变量与设定的条件性能响应输入基于混合密度网络的解码器中进行解码，得到混合高斯参数分布；将混合高斯参数分布按照权重进行组合，得到生成设计变量；采用高斯过程回归模型对所述生成设计变量进行性能预测，得到对应的性能响应数据； S4：按照步骤S1~S2，从待设计的防撞梁中提取出多模态设计变量，将得到的多模态设计变量输入步骤S3得到的条件变分模型中，得到对应的性能响应数据； S5：根据步骤S4生成的多模态设计变量以及性能响应数据，筛选出最优性能响应数据，并根据所述最优性能响应数据得出待设计的防撞梁的最优设计方案。

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