华中科技大学张立茂获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种空中造楼机关键节点智能设计与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：CN117972834B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202410042041.0，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种空中造楼机关键节点智能设计与拓扑优化方法及系统是由张立茂;夏壮;肖仲华;邬毛志;王迦淇;黄锦庭;李永胜;陈超;王露露;魏泽洋;郭靖;苏一恒设计研发完成，并于2024-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种空中造楼机关键节点智能设计与拓扑优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于结构优化设计技术领域，公开了一种空中造楼机关键节点智能设计与拓扑优化方法及系统，包括：S1，空中造楼机关键节点的拓扑优化：利用拓扑优化技术建立空中造楼机关键节点的高质量大数据学习库；S2，边界平衡生成对抗网络：引入基于深度学习的生成式设计方法，充分学习现有设计方案的拓扑特征，在继承这些特征的基础上，对未知潜在空间进行全局探索，从而衍生出大量的全局优化设计方案；S3，智能生成方案的后处理：通过Python第三方OpenCV2库对生成肋板布局方案进行边缘规则化处理；S4，智能生成方案的重建与评估：为实现生成肋板布局方案的批量自动化三维重建，使用宏工具并对其进行二次开发。
本发明授权一种空中造楼机关键节点智能设计与拓扑优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空中造楼机关键节点智能设计与拓扑优化方法，其特征在于，包括： S1，空中造楼机关键节点的拓扑优化：利用拓扑优化技术建立空中造楼机关键节点的高质量大数据学习库； S2，边界平衡生成对抗网络：引入基于深度学习的生成式设计方法，充分学习现有设计方案的拓扑特征，在继承这些特征的基础上，对未知潜在空间进行全局探索，从而衍生出大量的全局优化设计方案； S3，智能生成方案的后处理：通过Python第三方OpenCV2库对生成肋板布局方案进行边缘规则化处理； S4，智能生成方案的重建与多属性决策评估：为实现生成肋板布局方案的批量自动化三维重建，使用宏工具并对其进行二次开发。
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