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龙图腾网获悉珠海市贡峰新能源开发有限公司申请的专利基于W算法的电动两轮车拓扑结构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：CN120951820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511474305.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于W算法的电动两轮车拓扑结构优化方法及系统是由饶利容;章飞;王彬设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于W算法的电动两轮车拓扑结构优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于W算法的电动两轮车拓扑结构优化方法及系统，涉及电动两轮车拓扑结构优化技术领域。方法包括收集电动两轮车整车及关键部件的性能数据、结构参数数据与工况数据。构建基于改进卷积神经网络的拓扑结构初始模型，输入核心特征输出初步拓扑设计方案。构建基于模糊层次分析法的拓扑方案评估模型，获取初步拓扑设计方案的综合评估得分。构建多目标拓扑优化模型，求解生成多组候选拓扑优化方案。求解得到最优拓扑结构方案。本发明通过多目标模型、用W算法求解，结合改进卷积神经网络与模糊层次分析法，实现性能成本平衡，提升设计效率，增强方案实用性，且算法框架可扩展、数据可复用，助力企业创新。

本发明授权基于W算法的电动两轮车拓扑结构优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于W算法的电动两轮车拓扑结构优化方法，其特征在于，包括： 收集电动两轮车整车及关键部件的性能数据、结构参数数据与工况数据，对数据进行清洗、归一化及异常值剔除预处理，得到标准化数据集； 从标准化数据集中提取影响拓扑结构的核心特征，包括车架载荷特征、电池布局特征、悬挂系统匹配特征，构建基于改进卷积神经网络的拓扑结构初始模型，输入核心特征输出初步拓扑设计方案； 构建基于模糊层次分析法的拓扑方案评估模型，从结构强度、轻量化程度、制造成本及骑行稳定性四个维度，获取初步拓扑设计方案的综合评估得分； 收集初步拓扑设计方案对应的材料属性数据、工艺约束数据，结合性能数据与结构参数数据构建多目标拓扑优化模型，采用W算法求解所述多目标拓扑优化模型，生成多组候选拓扑优化方案； 采用W算法求解所述多目标拓扑优化模型的过程包括： S11:初始化W算法参数，包括种群规模、最大迭代次数和全局搜索概率； S12:随机生成N个满足约束条件的拓扑结构方案作为初始种群，每个方案对应一个维度为拓扑优化变量数D的决策向量； S13:计算每个方案的目标函数值，采用非支配排序方法对种群进行分层，确定非支配解集合； S14:根据拥挤度距离对非支配解进行排序，选择拥挤度距离大的解作为精英解，存入精英池； S15:对于非精英解，按全局搜索概率执行全局搜索； S16:对新生成的解进行可行性判断，剔除不满足约束条件的解，将满足条件的解加入种群，更新种群； 重复S11至S16，直至达到最大迭代次数，输出精英池中的非支配解作为候选拓扑优化方案； 根据候选拓扑优化方案的综合评估得分，构建拓扑决策函数，引入改进模拟退火算法对决策函数进行求解，得到最优拓扑结构方案； 使用改进模拟退火算法对决策函数进行求解的过程包括： S21:初始化改进模拟退火算法参数，包括初始温度、温度衰减系数、终止温度、马尔可夫链长度L； S22:随机选择一个候选拓扑优化方案作为初始解，计算其决策函数值； S23:设置当前温度，当前解，最优解，最优函数值； S24:在当前温度下，进行L次迭代：对当前解X进行邻域搜索，生成新解； S25:计算新解与当前解的函数值差； S26:若，则接受新解，令；若，则按Metropolis准则接受新解，当随机数时，令；若，则更新最优解和最优函数值； 降低温度，重复S21至S26，直至； 输出最优解对应的拓扑结构方案，为最终的最优拓扑结构方案。

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