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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种纤维混杂复合材料抗爆结构优化方法和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：CN119312647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411855766.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种纤维混杂复合材料抗爆结构优化方法和系统是由廖斌斌;丁路;汤逸设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种纤维混杂复合材料抗爆结构优化方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种纤维混杂复合材料抗爆结构优化方法和系统，其中，该方法包括：通过拉丁超立方体采样方法获取纤维的几何参数，基于几何参数建立三维细观模型，并对三维细观模型进行网格划分得到网格文件；基于网格文件和预先配置的模拟参数，通过有限元分析方法进行有限元计算，根据有限元计算的结果得到爆炸响应评价指标；基于几何参数和爆炸响应评价指标的数量确定反向传播神经网络的神经元数量，将几何参数和对应的爆炸响应评价指标作为训练数据，基于训练数据对反向传播神经网络进行训练得到代理模型；通过遗传算法从预设的纤维几何参数范围中搜索遗传几何参数，通过代理模型预测遗传几何参数的适应度，基于适应度迭代求解目标几何参数。

本发明授权一种纤维混杂复合材料抗爆结构优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种纤维混杂复合材料抗爆结构优化方法，其特征在于，包括：通过拉丁超立方体采样方法获取纤维的几何参数，基于所述几何参数建立三维细观模型，并对三维细观模型进行网格划分得到网格文件；基于所述网格文件和预先配置的模拟参数，通过有限元分析方法进行有限元计算，根据所述有限元计算的结果得到爆炸响应评价指标；基于所述几何参数和所述爆炸响应评价指标的数量确定反向传播神经网络的神经元数量，将所述几何参数和对应的爆炸响应评价指标作为训练数据，基于所述训练数据对所述反向传播神经网络进行训练得到代理模型；通过遗传算法从预设的纤维几何参数范围中搜索遗传几何参数，通过所述代理模型预测所述遗传几何参数的适应度，基于所述适应度迭代求解目标几何参数，包括：获取预设的纤维几何参数范围，随机生成满足所述纤维几何参数范围的一个初始种群，所述种群中的每个个体表征纤维的遗传几何参数，通过所述代理模型计算每个所述个体的适应度，所述适应度表征所述爆炸响应评价指标，基于所述适应度通过选择算子、交叉算子、变异算子迭代更新所述个体，形成更新种群，响应于满足预设迭代条件，停止迭代，将所述适应度最高的个体作为目标几何参数。

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