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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种桁架式点阵结构力学性能预测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：CN115762675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211312327.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种桁架式点阵结构力学性能预测方法及系统是由王扬卫;姜炳岳;牛海燕;程兴旺;范群波;马壮;褚庆国设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桁架式点阵结构力学性能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种桁架式点阵结构力学性能预测方法及系统，包括：获取目标桁架式点阵结构的胞元的图；目标桁架式点阵结构由多个胞元进行周期性排列得到；图的图节点为胞元的胞元节点；图的边为胞元的杆件；将图的节点信息和边信息输入至训练好的图神经网络模型中，得到目标桁架式点阵结构的力学性能预测值；节点信息包括胞元节点在胞元内的位置信息；边信息包括胞元的杆件的直径信息、横截面面积信息和或横截面形状信息；本发明能够将不同胞元基本形状下，具有不同杆件几何特征的胞元基于图论的方式表示为图；采用训练好的图神经网络模型对目标桁架式点阵结构的力学性能进行预测，提高了桁架式点阵结构力学性能预测的普适性和速度。

本发明授权一种桁架式点阵结构力学性能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种桁架式点阵结构力学性能预测方法，其特征在于，包括：获取目标桁架式点阵结构的胞元的图；所述目标桁架式点阵结构由多个所述胞元进行周期性排列得到；所述图的图节点对应所述胞元的胞元节点；所述图的边对应所述胞元的杆件；将所述图的节点信息和边信息输入至训练好的图神经网络模型中，得到所述目标桁架式点阵结构的力学性能预测值；所述节点信息包括所述胞元节点在所述胞元内的位置信息；所述边信息包括所述胞元的杆件的直径信息、横截面面积信息和或横截面形状信息；所述训练好的图神经网络模型为以样本胞元的样本图的样本节点信息和样本边信息为输入，以样本桁架式点阵结构的样本力学性能真实值为标签训练得到的模型；样本力学性能真实值为力学性能指标的数值，所述力学性能指标包括弹性模量、屈服强度、压缩强度、拉伸强度、弯曲强度；所述样本桁架式点阵结构由多个所述样本胞元进行周期性排列得到；所述训练好的图神经网络模型为信号传递神经网络模型，所述训练好的图神经网络模型包括信息传递模块和读出模块；所述信息传递模块用于对每一所述图节点，根据与所述图节点通过边连接的邻近图节点的节点特征向量对所述图节点的节点特征向量进行迭代更新，得到更新后的节点特征向量；所述读出模块用于对所有所述更新后的节点特征向量进行拼接，并输入一个以力学性能数值为输出的全连接层神经网络，得到所述目标桁架式点阵结构的力学性能预测值。

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