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龙图腾网获悉宁波齐云新材料技术有限公司申请的专利一种高温热管结构设计与仿真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：CN115345067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210866025.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种高温热管结构设计与仿真方法是由韩坤;蔡鑫设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高温热管结构设计与仿真方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种高温热管结构设计与仿真方法；该方法包括：构建双层神经网络模型，以高温热管样本对双层神经网络模型进行训练；通过仿真运行平台所获得的高温热管评价参数与双层神经网络模型所获得的评价参数进行相似度比较，迭代优化双层神经网络模型，形成优化的双层神经网络模型；在三维仿真界面中完成对高温热管的三维结构设计，并利用优化的双层神经网络模型和仿真运行平台实现高温热管的结构设计和仿真计算。本发明的方法能够有效提高高温热管的设计效率，降低企业研发成本，提高系统的整体运行效率。

本发明授权一种高温热管结构设计与仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种高温热管结构设计与仿真方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、登录高温热管结构设计与仿真平台，所述高温热管结构设计与仿真平台包括三维仿真界面； S2、在三维仿真界面中完成对高温热管的三维结构设计； 所述三维仿真界面中包括三维高温热管零部件结构库； 用户通过拖拽方式将高温热管零部件进行组装，形成三维高温热管结构； 用户在选择三维高温热管零部件后，可对三维高温热管零部件结构进行修改；所述修改具体包括： 用户在选择三维高温热管零部件后，可在界面上输入三维高温热管零部件的结构参数； 用户在选择三维高温热管零部件后，可在界面上对三维高温热管零部件的结构进行增加、删除； 用户输入语音，所述语音为对三维高温热管零部件结构进行修改的描述性语言； 解析用户输入的语音，并形成文本； 将提取上述文本关键词，所述关键词包括零部件结构部位关键词和修改变量； 将零部件结构部位关键词转换为零部件结构专业技术关键词； 根据转换后的零部件结构专业技术关键词，关联至修改滑块； 以所述修改变量和修改滑块对三维高温热管零部件结构进行修改； S3、构建双层神经网络模型，利用经验库中的高温热管样本进行双层神经网络模型的训练，输出高温热管评价参数数组C1；具体包括： S31、根据高温热管的n个三维结构参数构建第一层神经网络模型矩阵； 所述第一层神经网络模型矩阵包括n个神经网络模型； 所述根据高温热管的n个三维结构参数构建第一层神经网络模型矩阵，具体包括：针对每个所述三维结构参数构建对应的一个神经网络模型，使得参数i对应神经网络模型i； 所述n个神经网络模型为并列关系； 所述三维结构参数包括但不限于工质类型、工质充液率、工作倾角、吸液芯孔洞形状、吸液芯孔洞形状参数； 所述第一层神经网络模型矩阵包括但不限于工质类型神经网络模型、工质充液率神经网络模型、工作倾角神经网络模型、吸液芯孔洞形状神经网络模型、吸液芯孔洞形状神经网络模型； 将上述三维结构参数作为每个神经网络模型的输入数据，即将工质类型、工质充液率、工作倾角、吸液芯孔洞形状、吸液芯孔洞形状参数输入至每个神经网络模型中； 每个神经网络模型中各输入参数的权重值不同；具体地，神经网络模型i的所有输入参数中，输入参数i的权重大于其他输入参数的权重； 每个神经网络模型的输出数据均为高温热管的评价参数数组； S32、构建第二层感知神经网络模型，并与第一层神经网络模型矩阵进行连接； 所述第二层感知神经网络模型与第一层神经网络模型矩阵进行连接，具体为：将第一层神经网络模型中的各神经网络模型的输出数据作为第二层感知神经网络模型的输入数据； S33、初始化第一层神经网络模型矩阵中每个神经网络模型的参数和第二层感知神经网络模型的参数； S34、获取经验库中的高温热管样本数据，所述样本数据包括高温热管的三维结构参数；设定环境参数数据； S35、将步骤S34中的高温热管样本数据和环境参数数据输入至第一层神经网络矩阵中的每个神经网络模型中； S36、由第二层感知神经网络模型输出高温热管的评价参数数组C1； S4、启动仿真运行平台，运行步骤S3中的高温热管样本，输出高温热管评价参数数组C2； S5、迭代更新双层神经网络模型的参数，使得高温热管评价参数数组C1与高温热管评价参数数组C2的相似度阈值小于预设阈值T，最终形成优化的双层神经网络模型； S6、利用优化的双层神经网络模型和仿真运行平台实现高温热管的结构设计和仿真计算。

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