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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种智能软体梁形状逆向设计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：CN117037956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310875575.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种智能软体梁形状逆向设计方法是由马家轩;吴越;叶子怡;孙升设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能软体梁形状逆向设计方法在说明书摘要公布了：本发明设计了一种嵌入代理模型的智能软体梁形状逆向设计方法。通过有限元方法对单元进行建模和计算相应的致动形状，组合形成整体具有不同的形状软体梁结构。随机仿真计算若干个智能软体梁的致动变形形状，建立对应的电压参数和形状坐标的数据库，将智能软体梁各个单元上施加的电压信号作为输入，梁的形状坐标作为输出，训练基于长短期记忆神经网络的空间序列数据代理模型，用以建立给定的电压信号和整体形状的隐式关系，测试长短期记忆神经网络代理模型的泛化能力。本发明可应用于对智能软体机器人的形状进行快速和针对性的逆向设计，能节省设计的时间成本和计算资源。

本发明授权一种智能软体梁形状逆向设计方法在权利要求书中公布了：1.一种智能软体梁形状逆向设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1，固定智能软体梁单元的几何形状：长宽比，选择单元的个数，随机对单元施加不同的电压大小，通过有限元方法对单元进行建模和计算相应的致动形状，从而组合形成整体不同的形状的软体梁结构，随机仿真计算若干个智能软体梁的致动变形形状，建立对应的电压参数和形状坐标的数据库， 步骤2，构建长短期记忆神经网络，将智能软体梁各个单元上施加的电压信号数据作为网络的输入，智能软体梁致动变形后的形状坐标数据作为网络的输出，通过反向梯度传播算法训练长短期记忆神经网络模型捕捉电压信号和致动变形形状的隐式映射关系， 步骤3，测试长短期记忆神经网络代理模型的泛化能力， 步骤4，将代理模型嵌入基于概率的全局优化算法中进行逆向设计， 通过优化智能软体梁各个单元所施加的电压信号，最小化设计的致动形状和所需目标致动形状的距离，当距离误差收敛时，即得到在给定目标形状后的各个单元所应施加的最优电压信号，步骤5，上述步骤2中提到的长短期记忆神经网络包含3个组分：遗忘门、记忆门和输出门，遗忘门和记忆门负责对软体梁的空间序列信息进行处理，输出门将当前的电压信号和之前的空间序列信息整合进行当前空间坐标信息的预测，长短期记忆神经网络包含一个输入层，一个隐藏层和一个输出层，其中隐藏层的神经元个数为128，训练过程中的损失函数定义为反距离加权损失函数： 其中p为加权超参数，表示网络预测的软体梁空间坐标分量，为有限元方法计算的 软体梁空间坐标分量，为坐标点个数，为坐标点索引，为初始坐标点索引。

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