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龍圖騰網獲悉燕山大學申請的專利一種基于遺傳算法的STL三維模型排布優化方法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：CN115270219B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202210911001.6，技術領域涉及：G06F30/10；該發明授權一種基于遺傳算法的STL三維模型排布優化方法是由汪飛雪;朱詞明;劉嘉琦;王澤坤;楊士超;姚靜設計研發完成，并于2022-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于遺傳算法的STL三維模型排布優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于遺傳算法的STL三維模型排布優化方法。首先將要排布的組件的幾何模型轉化成易處理的STL模型并導入MATLAB，通過導入順序對STL模型編號，利用STL模型三角面片的頂點信息來表征三維模型的結構特征及空間位姿；之后根據遺傳算法對模型的空間位置和旋轉角度進行更新，利用投影法和三角網格求交法判斷模型之間是否發生干涉，將干涉的體積作為約束條件；根據適應度函數重復迭代，直至達到終止條件，此時的排布結果為理想排布方案。本發明采用了遺傳算法直接對具有復雜結構的STL模型進行排布優化設計，以最小特征體積為適應度函數，確定所有模型最小特征體積所對應的擺放位置和旋轉角度。

本發明授權一種基于遺傳算法的STL三維模型排布優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于遺傳算法的STL三維模型排布優化方法，其特征在于，包括： S1、將需要排布的組件的幾何模型轉換成STL模型并導入MATLAB，讀取各個組件包含的三角面片的頂點和法向量信息； S2、對遺傳算法模型進行初始化，包括定義適應度函數、設定迭代次數，并產生種群數量為p的初始種群； S3、通過p個初始種群中個體的遺傳信息x對STL模型的排布姿態進行調整，刷新STL模型三角面片的頂點信息； S4、針對步驟S3得到的STL模型的三角面片頂點信息，計算出各STL模型之間干涉部分包圍盒的體積，并將所述干涉部分包圍盒的體積設置為約束條件；計算各STL模型之間干涉部分包圍盒的體積的步驟包括： S401、求得組件1在x、y及z軸上投影的最大值與最小值、及，取： 作為組件的AABB包圍盒Box1的長寬高,同理可求得組件2的AABB包圍盒Box2的長寬高， S402、求Box1和Box2的長、寬、高的交集L、W、及H，若L、W、及H都不為空集，則以L、W、及H建立Box3，篩選出組件1及組件2與Box3相交的三角面片集合u1和u2， S403、倘若未達到最大迭代次數且u1和u2都不為空，將u1和u2繞z軸旋轉一定角度后作為組件1和組件2重復S401-S402，否則跳出循環，進入S404， S404、u1和u2中存在空集時，直接令干涉部分體積；反之則計算干涉部分體積包圍盒相交區域體積，求得組件1和組件2的包圍盒體積之和為V，令，設定閾值，若,則令保持原值不變，若,就對u1和u2兩集合的三角面片求交，若三角面片相交，令保持原值不變，反之則令； S5、基于步驟S4得到的干涉部分包圍盒的體積，以及包含所有組件的AABB包圍盒的體積的和求取適應度函數； S6、基于S4所定義的約束條件和S5定義的適應度函數，利用遺傳算法對當前種群進行迭代優化，逐步使得等于0，趨于最小值； S7、判斷是否達到最大迭代次數，若是則輸出排布結果，若否則返回步驟S4。

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燕山大學，其通訊地址為：066004 河北省秦皇島市海港區河北大街西段438號；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”。