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龙图腾网获悉北京市建筑设计研究院股份有限公司;河南大学申请的专利大跨度空间曲面异形结构智能化找形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：CN121052145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511587413.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权大跨度空间曲面异形结构智能化找形设计方法是由薛红京;杜文风;蔡青;束伟农;王翰墨设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本大跨度空间曲面异形结构智能化找形设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大跨度空间曲面异形结构智能化找形设计方法，该方法包括：构建曲面异形结构的初始三维参数化模型；建立以结构力学性能指标为核心的混合损失函数；基于条件生成对抗网络构建智能找形模型，其中生成器负责对初始模型进行曲面形态的智能调参与变异，并由判别器基于混合损失函数，同步评判生成结构的力学合理性、几何可行性与建筑表现力；通过生成器与判别器的对抗性迭代训练，驱动结构形态基于力学性能、建筑形态等目标进行综合优化，最终输出理想结构形态。本发明将智能对抗生成与强化学习深度融合于结构找形，实现了在复杂建筑约束下结构形态的自动、高效、智能化生成与性能驱动式自我进化。

本发明授权大跨度空间曲面异形结构智能化找形设计方法在权利要求书中公布了：1.大跨度空间曲面异形结构智能化找形设计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：参数化模型构建，基于建筑概念方案，提取结构的关键控制参数，构建参数化的初始三维结构模型，所述初始三维结构模型包含描述复杂曲面的数学控制网； S2：混合损失函数建立，建立一个综合性的混合损失函数Ltotal，该函数至少包含力学性能损失项Lmech、几何约束损失项Lgeo和建筑效果损失项Laes，即Ltotal=α·Lmech+β·Lgeo+γ·Laes，其中α,β,γ为权重系数； S3：智能找形模型构建，构建一个基于条件生成对抗网络的智能找形模型，该模型包括： 生成器G：以一个随机噪声向量和所述初始三维结构模型的参数为条件输入，通过深度学习网络生成一个新的、在曲面形态上变异的结构模型； 判别器D：以生成器输出的结构模型或真实最优结构案例为输入，基于所述混合损失函数，输出一个综合评分，用于评判该结构在力学性能、几何可行性和建筑效果上的优劣； S4：对抗性迭代训练与性能驱动进化，将所述初始三维结构模型输入所述智能找形模型，通过生成器与判别器的多次对抗性训练，并引入基于策略梯度的强化学习机制，将判别器的评分作为奖励信号，驱动生成器探索力学性能更优的形态空间，同时优化判别器的判别能力； S5：最优形态输出，当训练过程收敛后，将优化后的生成器应用于初始模型，输出在给定约束条件下力学性能与建筑美学综合最优的最终结构形态； 建立混合损失函数Ltotal，该函数是多项物理意义明确损失的加权和： 力学性能损失Lmech：通过离线训练一个轻量级的神经网络，来替代计算繁琐的有限元分析，快速预测结构的最大等效应力σmax、最大位移dmax和屈曲临界荷载系数λ；Lmech设计为：Lmech=w1*max0,σmaxσallow-1+w2*max0,dmaxdallow-1-w3*λ，其中σallow和dallow为材料允许应力和规范允许位移，w1,w2,w3为权重，该设计鼓励结构在满足强度刚度要求的同时追求更高的稳定性； 几何约束损失Lgeo：确保生成的结构满足几何与构造要求； 建筑效果损失Laes：通过计算生成结构与建筑师提供的目标参考曲面在控制点坐标或点云层面的相似度，并结合其曲面的高斯曲率分布特征来定义，确保结果不违背建筑意图。

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