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龍圖騰網恭喜西門子股份公司申請的專利基于逆向和前向建模機器學習的生成式設計獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114391150B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201980096554.7，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于逆向和前向建模機器學習的生成式設計是由賈納尼·韋努戈帕蘭;桑吉烏·斯里瓦斯塔瓦;克日什托夫·查盧普卡;馬爾桑·斯坦尼謝夫斯基;弗雷德里克·維爾納夫;愛德華·斯萊文三世設計研發完成，并于2019-03-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于逆向和前向建模機器學習的生成式設計在說明書摘要公布了：機器學習的網絡提供生成式設計。不是模仿典型的人類設計過程，而是對逆向模型進行機器訓練，以根據要求生成設計。對模擬模型進行機器訓練，以相關于所生成的設計的要求來恢復性能。在優化中使用這兩種機器訓練模型，該優化根據逆向模型輸出設計來創建其它設計并用模擬模型來測試那些設計。在這個循環中使用機器訓練模型來探索多種不同設計，減少了探索的時間，因此可以為設計工程師帶來更優化的設計或使其更好地開始設計。

本發明授權基于逆向和前向建模機器學習的生成式設計在權利要求書中公布了：1.一種通過人工智能處理器進行渦輪的生成式設計的方法，所述方法包括：通過所述人工智能處理器來生成待設計的渦輪的一個或多個設計，所述生成是響應于優化所述待設計的渦輪的效率的設計要求、約束和目標的第一值的輸入通過第一機器學習網絡來進行的；通過所述人工智能處理器由第二機器學習網絡模擬所述一個或多個設計中的每一個的運行，所述模擬提供所述設計要求、所述約束和或所述目標的第二值；擾動所述一個或多個設計；重復對于被擾動的所述一個或多個設計的所述模擬；確定被擾動的所述一個或多個設計的誤差，所述誤差是所述模擬的所述第二值與所述第一值的誤差；以及基于所述誤差，選擇被擾動或被生成的所述一個或多個設計中的至少一個；存儲所選擇的被擾動或被生成的所述一個或多個設計中的至少一個，用于生成所述渦輪；以及接收性能參數的輸入值，其中，所述性能參數包括環境溫度、渦輪軸功率、渦輪排氣溫度和燃燒器冷卻部分進氣流量，并且所述約束為所述性能參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西門子股份公司，其通訊地址為：德國慕尼黑；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。