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龍圖騰網恭喜西門子工業軟件有限公司申請的專利基于梁的物理結構的基于機器學習的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：CN116097265B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202080103592.3，技術領域涉及：G06F30/10；該發明授權基于梁的物理結構的基于機器學習的設計是由R·羅杰斯設計研發完成，并于2020-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于梁的物理結構的基于機器學習的設計在說明書摘要公布了：一種計算系統100，可包括設計空間訪問引擎108，其被配置為訪問物理結構的設計空間210。計算系統100還可包括結構設計引擎110，其被配置為將設計空間210編碼成三維3D矩形組222。各個3D矩形222可以定義物理結構中的候選梁位置224，并且3D矩形的候選梁位置224可以由各個3D矩形222的頂點對之間的線定義。結構設計引擎110還可以提供已編碼設計空間220、320、420、520作為機器學習ML模型120的輸入，通過ML模型120基于已編碼設計空間220、320、420、520生成物理結構的設計，并且提供物理結構的設計以支持物理結構的制造。

本發明授權基于梁的物理結構的基于機器學習的設計在權利要求書中公布了：1.一種方法，包括：通過計算系統100、800：訪問702物理結構的設計空間210；將所述設計空間210編碼704成三維3D矩形222組，其中，各個3D矩形222具有八個頂點并且定義所述物理結構中的候選梁位置224，并且其中，所述3D矩形的所述候選梁位置224由各個3D矩形222的頂點對之間的線定義；提供706已編碼設計空間220、320、420、520作為機器學習ML模型120的輸入，其中，提供所述ML模型120的所述輸入還包括：提供所述物理結構的設計參數230，所述設計參數230包括適用于所述物理結構的具體位置的力值；通過所述ML模型120基于所述已編碼設計空間220、320、420、520和所提供的力值來生成708所述物理結構的設計，其中，所述物理結構的所述設計包括在由所述ML模型120根據所述候選梁位置224確定的梁位置處的梁并且考慮所述物理結構的具體位置的所述力值；以及提供710所述物理結構的所述設計以在所述物理結構的隨后的物理制造中使用，從而支持所述物理結構的制造，其中，由所述ML模型120根據所述候選梁位置224確定的梁位置包括：由所述ML模型120生成所述已編碼設計空間220、320、420、520中的各個候選梁位置的梁概率值，并且尺度歸一化所述梁概率值，其中所述梁概率值表示在特定候選梁位置處的梁應當被包括在所述物理結構的設計中的分類值或概率值；以及如果所述梁概率值超過選擇閾值，則確定在所述物理結構的設計中在所述候選梁位置處包括梁。

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