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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);威海广泰空港设备股份有限公司申请的专利一种复合材料三明治结构力学性能的快速预测与优化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：CN121054150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510920038.9，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种复合材料三明治结构力学性能的快速预测与优化方法是由李仲玉;马鑫宇;王剑锋;刘海涛;魏义礼;李卫华;刘逸群;杨娜设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复合材料三明治结构力学性能的快速预测与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复合材料三明治结构力学性能的快速预测与优化方法，包括：步骤一、基于Abaqus建立CFRP三明治夹层结构及具有初始速度的撞击器的有限元模型，设置材料参数作为输入变量，构建三明治夹层结构的原始力学数据集；步骤二、基于改进的WGAN‑GP模型，对原始数据集进行增强，并对增强后的数据进行标准化处理，处理后的数据集输入自动化机器学习模型进行材料性能预测；步骤三、基于训练好自动化机器学习模型进行SHAP分析，通过计算SHAP值，表征每个特征对模型输出的贡献；步骤四、依据训练好的自动化机器学习模型与遗传算法进行交互，经过多次迭代适应度逐渐收敛后，遗传算法找到最优的材料参数。

本发明授权一种复合材料三明治结构力学性能的快速预测与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种复合材料三明治结构力学性能的快速预测与优化方法，其特征在于，包括： 步骤一、基于Abaqus建立CFRP三明治夹层结构及具有初始速度的撞击器的有限元模型，设置材料参数作为输入变量，构建三明治夹层结构的原始力学数据集； 步骤二、基于改进的WGAN-GP模型，对原始数据集进行增强，并对增强后的数据进行标准化处理，处理后的数据集输入自动化机器学习模型进行材料性能预测，包括： 基于改进WGAN-GP模型，生成对抗网络进行数据扩充； 设定优化目标为： T=； 式中，为最小化生成器损失，为最大化判别损失，为梯度惩罚权重系数，为判别器C对中间点的梯度，为多元损失函数； 在条件生成机制中，生成器G与判别器C均以材料参数x作为条件变量，生成过程表述为： ； 式中，为生成指标，G为生成器网络，x为材料参数，z为服从标准正态分布的随机噪声，为正态分布的符号，为单位矩阵； 多目标损失函数中，总损失函数定义为： 式中，为总损失函数，为对抗损失，为重构损失函数，为回归损失函数，为相关性损失函数，分别为各损失函数的权重； 各分量损失计算包括： 重构损失： ； 式中，n为样本数量，为生成器生成的输出指标，为真实样本； 回归损失：； 式中，n为样本数量，为预训练的MLP回归器，为生成器生成的输出指标，为材料参数； 相关性损失： ； 式中，为生成数据与真实数据的Pearson相关系数； 通过最大化生成数据与真实数据的Pearson相关系数，保留原始数据统计特征； 通过交替训练生成器与判别器网络，最终合成数据，与原始数据合并得到增强数据集； 将处理的增强数据集输入自动化学习模型，进行自适应特征工程； 进行超参数自动优化，设定动态搜索空间，通过贝叶斯优化在200次试验内确定最优参数组合； 通过堆叠与加权平均融合异构模型的预测结果； 步骤三、基于训练好自动化机器学习模型进行SHAP分析，通过计算SHAP值，表征每个特征对模型输出的贡献； 步骤四、依据训练好的自动化机器学习模型与遗传算法进行交互，经过多次迭代适应度逐渐收敛后，遗传算法找到最优的材料参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(威海);威海广泰空港设备股份有限公司，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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