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龙图腾网获悉中国航发北京航空材料研究院申请的专利一种基于深度学习的铸件浇注设计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：CN121744944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610222733.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的铸件浇注设计方法及系统是由张昊翔;高妞;陈纪杉;张丽辉;骆宇时;赵云松;任晓冬;邢伟杰设计研发完成，并于2026-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的铸件浇注设计方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及精密铸造技术领域，特别涉及一种基于深度学习的铸件浇注设计方法及系统。采用自动化特征提取，从铸件与浇注系统的STP格式三维模型中，自动提取几何、拓扑与工艺特征。构建深度学习模型，学习铸件特征与浇注系统结构之间的复杂映射关系。融合专家经验，通过预学习标准模型与结构库，将铸造工艺规则与专家知识嵌入AI模型，提升设计的合理性与可解释性。采用端到端生成，实现从新铸件模型输入到完整浇注系统三维模型输出的全流程自动化。本公开设计效率显著提升，实现从铸件到浇注系统的自动化设计，将传统数天至数周的设计周期缩短至分钟级。本公开设计质量可控，通过嵌入标准模型与人工经验、工艺规则，保证设计符合铸造工艺要求。

本发明授权一种基于深度学习的铸件浇注设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的铸件浇注设计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取铸件与对应浇注系统的三维模型，将三维模型转换为铸件点云数据或体素化特征，以及浇注系统点云数据； 基于铸件点云数据或体素化特征，提取铸件特征，将铸件特征组成铸件特征向量；其中，铸件特征，包括几何特征、结构特征、组件特征和构件特征；结构特征中结合RANSAC与几何阈值判定层结构；组件特征中通过角度直方图峰值统计进行叶片计数； 基于浇注系统点云数据，提取浇注系统特征，将浇注系统特征组成浇注系统特征向量；其中，浇注系统特征，包括浇注组件类型、组件数量、组件位置、组件连接关系构建和组件尺寸变化参数； 建立神经网络模型，以铸件特征向量为输入，以浇注系统特征向量为输出，训练神经网络模型，得到铸件浇注生成模型； 将新铸件提取铸件特征并组成新铸件特征向量，将新铸件特征向量输入铸件浇注生成模型得到新浇注系统特征向量，用于生成浇注系统三维模型； 结构特征，包括：层数、层厚度、层间距、层高差； 结合RANSAC与几何阈值判定层结构，包括：进行点云拆分体分割，使用RANSAC平面拟合提取平面区域，通过检测邻点角度变化或突起识别拐角，以拐角为边界将点云分割为多个拆分体； 从圆心沿径向向外探索，进行层数识别，对每个拆分体，计算径向宽度和高度；若径向宽度小于宽度阈值且Z高度大于高度阈值，判定为一层； 层厚度、层间距和层高差，通过以下方式得到：层厚度为拆分体的径向宽度；层间距为相邻两层之间的距离，将每个拆分体用凸包体包围，采用凸包体之间的距离作为层间距；层高差为拆分体之间的高度差； 基于浇注系统点云数据，提取浇注系统特征，包括： 将已有浇注系统按浇道、冒口、中注管切割，分类标准化，构建浇道、冒口、中注管的标准点云模型； 计算浇注系统点云中每个点到铸件点云的最近距离；若距离小于距离阈值，视为与铸件重叠，过滤后得到纯浇注系统点云； 计算纯浇注系统点云分布与浇道、冒口、中注管的标准点云模型的有向Hausdorff距离； 随机采样若干个点，计算凸包体积一致性和表面法向量一致性，将凸包体积一致性和表面法向量一致性加权求和得到几何一致性； 用几何一致性对Hausdorff距离进行加权得到加权距离，选择加权距离最小的模型作为最佳匹配。

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