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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利新能源汽车造型设计方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120911004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511445537.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权新能源汽车造型设计方法、系统、电子设备及存储介质是由康信辉;赖文浩;李渭;林德钰设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本新能源汽车造型设计方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了新能源汽车造型设计方法、系统、电子设备及存储介质，属于车辆工业设计技术领域，该方法包括：基于区间2型梯形模糊Kano模型，对通过评价构造图获取的用户感性词汇进行权重计算与排序，以识别关键感性需求；基于河马优化算法优化的极限梯度提升模型，建立关键感性词汇与新能源汽车形态设计特征之间的非线性映射关系；利用该映射关系预测并生成具有最高感性评价值的最优形态特征组合；结合眼动追踪技术和离散信息数据波动赋权法对生成的设计方案进行主客观综合评价，筛选出最终设计方案。本方法能够准确量化和排序用户主观、模糊的感性需求，建立用户感性需求与具体产品设计特征之间的非线性映射关系，提升新能源汽车造型设计的效率。

本发明授权新能源汽车造型设计方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种新能源汽车造型设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于预设的新能源汽车样本集和针对感性词汇的用户Kano问卷调研数据，采用区间2型梯形模糊Kano模型，计算并确定多个感性词汇的综合重要度权重，并筛选出预设数量的、权重最高的关键感性词汇； 所述采用区间2型梯形模糊Kano模型的步骤包括：将Kano问卷中的语言标度集量化为区间2型梯形模糊数；用户采用所述区间2型梯形模糊数对感性词汇进行正向和反向问题回答，得到模糊评价值；通过计算所述模糊评价值与各语言标度对应模糊数之间的距离，确定其对相邻语言标度的隶属度，进而生成Kano类别隶属度向量，以对感性词汇进行分类和权重计算； 所述计算并确定多个感性词汇的综合重要度权重的步骤包括：基于改进的CRITIC权重法，利用基尼系数代替标准差，计算各感性词汇在不同Kano类别下的分布差异性，以确定其客观重要度；基于最小偏差法，结合专家对不同Kano类别重要度的模糊评价，确定各感性词汇的满意重要度；将所述客观重要度和所述满意重要度进行加权集成，得到所述综合重要度权重； 将所述新能源汽车样本集的形态特征进行解构，得到多维形态特征数据；基于所述多维形态特征数据和针对所述关键感性词汇的用户评价值，训练一个由河马优化算法优化的极限梯度提升模型，建立形态特征与关键感性词汇之间的映射模型； 所述训练一个由河马优化算法优化的极限梯度提升模型的步骤包括：将XGBoost模型的超参数，包括树的数量、树的深度和学习率，作为河马种群中的个体；通过模拟河马种群的游泳阶段和行走阶段来迭代更新所述超参数组合，其中，游泳阶段用于全局探索，行走阶段用于局部开发；以均方误差作为适应度函数，评估每个超参数组合对应的XGBoost模型的性能，直至达到预设迭代次数或模型性能收敛，从而确定最优超参数组合； 利用所述映射模型，对预设范围内的所有形态特征组合进行感性评价值预测，确定与所述关键感性词汇对应的最优形态特征组合，并依据所述最优形态特征组合生成至少一个候选设计方案； 采用眼动追踪技术获取用户对所述候选设计方案的视觉感知数据，并采用离散信息数据波动赋权法对所述候选设计方案进行客观量化分析，结合所述视觉感知数据和客观量化分析结果，从所述候选设计方案中确定最终的新能源汽车造型设计方案。

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