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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于拓扑优化的箱式梁结构轻量化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：CN120597623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510721002.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于拓扑优化的箱式梁结构轻量化设计方法是由彭俊杰;聂松辉设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于拓扑优化的箱式梁结构轻量化设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及结构优化设计技术领域，具体公开了一种基于拓扑优化的箱式梁结构轻量化设计方法，包括：构建多物理场耦合的三维参数化模型，通过集成结构刚度、热变形、振动模态及疲劳寿命的跨尺度分析，并采用变密度法与水平集法混合拓扑优化策略，通过将密度与应力应变的关系建模，生成满足结构功能完整性的初始材料分布方案；启动量子遗传算法与深度强化学习融合的智能优化引擎；本发明通过多物理场耦合的三维参数化模型，结合变密度法与水平集法混合拓扑优化策略，有效地平衡结构轻量化目标与增材制造工艺之间的关系，引入了热响应、振动、疲劳等多物理场分析，保证了箱式梁在实际应用中满足力学性能及其他功能要求。

本发明授权一种基于拓扑优化的箱式梁结构轻量化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拓扑优化的箱式梁结构轻量化设计方法，其特征在于，包括： 构建多物理场耦合的三维参数化模型，通过集成结构刚度、热变形、振动模态及疲劳寿命的跨尺度分析，并采用变密度法与水平集法混合拓扑优化策略，通过将密度与应力应变的关系建模，生成满足结构功能完整性的初始材料分布方案； ； 式中，是材料密度分布，是目标函数，是材料的应力张量，是材料的应变张量，是设计域； 启动量子遗传算法与深度强化学习融合的智能优化引擎，对所述初始材料分布方案进行动态优化，通过调整优化目标权重系数并结合制造工艺约束条件，生成符合增材制造工艺要求的最优拓扑构型； 部署数字孪生驱动的闭环验证系统，通过实时同步物理原型与虚拟模型的应力-应变数据，触发优化算法的迭代修正机制，进行设计参数与制造误差的双向自适应补偿； 调用区块链存证模块对优化过程中关键参数、仿真结果及版本迭代记录进行不可篡改的分布式存储； 其中，所述闭环验证系统的操作流程包括： 部署嵌入光纤光栅传感器网络的物理原型，实时采集关键测点的应变-温度数据； 构建基于数字孪生的虚拟传感器网络，通过LSTM神经网络预测未监测区域的响应状态； 通过改进型卡尔曼滤波算法进行虚实数据融合，并在误差阈值触发时启动优化引擎的参数重调； ； 式中，是更新后的状态估计，是卡尔曼增益，是测量值，是测量矩阵。

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