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龍圖騰網(wǎng)獲悉沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于自適應(yīng)差分變異人群搜索算法的葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115017633B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210409349.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/17；該發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)差分變異人群搜索算法的葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法是由孫興偉;李宜霖;楊赫然;董祉序;劉寅;李?yuàn)檴櫾O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自適應(yīng)差分變異人群搜索算法的葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提出一種基于自適應(yīng)差分變異人群搜索算法的葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，獲取初始渦輪流量計(jì)的仿真儀表系數(shù)特性曲線，并計(jì)算儀表系數(shù)線性度誤差δ；以流量計(jì)葉片半徑、葉片邊緣厚度、葉片傾斜角度三個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量，儀表系數(shù)線性度誤差δ為輸出目標(biāo)值，進(jìn)行仿真正交試驗(yàn)；基于仿真數(shù)據(jù)，應(yīng)用響應(yīng)面法擬合出目標(biāo)值關(guān)于設(shè)計(jì)變量的二次回歸擬合方程；以擬合方程作為適應(yīng)度函數(shù)，通過(guò)基于自適應(yīng)差分變異的人群搜索算法，以適應(yīng)度值最小為優(yōu)化目標(biāo)，進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)尋優(yōu)；使用優(yōu)化后的葉片結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬仿真，獲得優(yōu)化后的儀表系數(shù)曲線。本發(fā)明通過(guò)改進(jìn)后的人群搜索算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)的精準(zhǔn)尋優(yōu)，并提升流量計(jì)的計(jì)量精度。

本發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)差分變異人群搜索算法的葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自適應(yīng)差分變異人群搜索算法的葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：步驟一、獲取初始渦輪流量計(jì)的仿真儀表系數(shù)特性曲線，并計(jì)算儀表系數(shù)線性度誤差δ；步驟二、以流量計(jì)葉片半徑、葉片邊緣厚度、葉片傾斜角度三個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量，儀表系數(shù)線性度誤差δ為輸出目標(biāo)值，進(jìn)行仿真正交試驗(yàn)；步驟三、基于仿真數(shù)據(jù)，應(yīng)用響應(yīng)面法擬合出目標(biāo)值關(guān)于設(shè)計(jì)變量的二次回歸擬合方程；步驟四、以步驟三中的擬合方程作為適應(yīng)度函數(shù)，通過(guò)基于自適應(yīng)差分變異的人群搜索算法，以適應(yīng)度值最小為優(yōu)化目標(biāo)，進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)尋優(yōu)；步驟五、使用優(yōu)化后的葉片結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬仿真，獲得優(yōu)化后的儀表系數(shù)曲線；自適應(yīng)差分變異人群搜索算法的算法流程如下：Step1初始化，對(duì)搜索者位置進(jìn)行隨機(jī)賦值，產(chǎn)生初始種群popi；Step2評(píng)價(jià)，計(jì)算搜索個(gè)體的適應(yīng)度值；Step3變異，根據(jù)當(dāng)前最佳位置gbestr1,t和兩個(gè)隨機(jī)位置popr2,t和popr3,t，對(duì)初始種群進(jìn)行自適應(yīng)差分變異操作，產(chǎn)生變異種群popi,t+1；Step4搜尋，計(jì)算每個(gè)搜尋者搜索方向以及搜索步長(zhǎng)αi；Step5位置更新，根據(jù)搜索方向和步長(zhǎng)進(jìn)行位置更新；Step6獲取搜尋者個(gè)體最佳適應(yīng)度值fitgbesti，若當(dāng)前搜尋者適應(yīng)度值fitifitgbesti，則用fiti替換fitgbesti；Step7獲取搜尋者全局最佳適應(yīng)度值fitzbesti，若當(dāng)前搜尋者適應(yīng)度值fitifitzbesti，則用fiti替換fitzbesti；Step8迭代計(jì)算t+1；Step9當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，停止搜索輸出最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)組合以及最小線性度誤差值；否則，轉(zhuǎn)至Step2；人群搜索算法的自適應(yīng)差分變異操作如下：popi,t+1＝gbestr1,t+F·popr2,t-popr3,t式中，popi,t+1為變異種群；r1、r2、r3為種群數(shù)范圍內(nèi)隨機(jī)生成的三個(gè)整數(shù)，且互不相等；gbestr1,t為當(dāng)前最佳搜索位置；popr2,t和popr3,t分別為種群中隨機(jī)兩個(gè)搜索位置；F為自適應(yīng)差分變異算子，通常為[0,2]范圍內(nèi)的一個(gè)實(shí)常數(shù)因數(shù)；其表達(dá)式如下： 式中，F(xiàn)0取0.3。

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