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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于RBF映射与遗传算法的3D打印拓扑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：CN121072307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511137776.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于RBF映射与遗传算法的3D打印拓扑优化方法是由汤海斌;陈怡佳;陆靖靖;吴冉霞设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RBF映射与遗传算法的3D打印拓扑优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RBF映射与遗传算法的3D打印拓扑优化方法及系统，方法包括步骤：对每个个体采用混合策略进行角度初始化，并同步约束密度区间进行密度初始化；基于三维径向基函数对每个个体进行差异化映射，将低维全局控制点映射为局部角度场、密度场；利用有限元分析和灵敏度滤波进行局部优化，联合更新角度和密度；基于遗传算法和局部反馈进行全局优化；种群重组后进行迭代，直至满足目标函数收敛判断以及最大迭代次数限制后迭代结束，输出最优解。其显著效果是：结合了遗传算法GA以及径向基函数RBF插值模型，考虑到了各项异性影响使用横观各项同性模型，相较于现有方法，计算时间显著减小，优化效果显著提升。

本发明授权一种基于RBF映射与遗传算法的3D打印拓扑优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RBF映射与遗传算法的3D打印拓扑优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、对每个个体采用混合策略进行角度初始化，并同步约束密度区间进行密度初始化； 步骤2、基于三维径向基函数对每个个体进行差异化映射，将低维全局控制点映射为局部角度场、密度场； 步骤3、利用有限元分析和灵敏度滤波进行局部优化，联合更新角度和密度； 步骤4、基于遗传算法和局部反馈进行全局优化； 步骤5、种群重组，返回步骤2进行迭代，直至满足目标函数收敛判断以及最大迭代次数限制后迭代结束，输出最优解； 步骤2中所述基于三维径向基函数对每个个体进行差异化映射的具体过程包括： 步骤2.1、根据需要进行优化的三维设计空间大小进行全局控制点网格均匀划分，并截取固定个数的有效控制点； 步骤2.2、通过高斯型径向基函数计算每个局部单元与有效控制点的距离权重； 步骤2.3、对RBF值进行归一化并加权插值计算局部场参数，通过权重将全局控制点的参数扩散到局部单元，得到连续的角度场和密度场； 步骤2.4、进行对角度的范围约束处理和密度的物理边界截断； 步骤2.3中加权插值计算局部场参数的计算方式如下： 局部单元的角度计算公式为： ； 局部单元的密度计算公式为： ； 其中，为有效控制点的角度值，为有效控制点的密度值，为归一化后的RBF值，为RBF值，为每个局部单元与有效控制点的欧式距离，为形状参数； 步骤3中联合更新角度和密度的具体方式如下： 基于移动渐进线法更新密度； 基于角梯度下降法更新角度； 密度更新步长与角度更新步长均利用动态参数进行调整。

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