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龍圖騰網獲悉沈陽工業大學申請的專利基于自適應差分變異人群搜索算法的葉片結構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：CN115017633B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21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：202210409349.5，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權基于自適應差分變異人群搜索算法的葉片結構優化方法是由孫興偉;李宜霖;楊赫然;董祉序;劉寅;李姍姍設計研發完成，并于2022-04-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應差分變異人群搜索算法的葉片結構優化方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于自適應差分變異人群搜索算法的葉片結構優化方法，獲取初始渦輪流量計的仿真儀表系數特性曲線，并計算儀表系數線性度誤差δ；以流量計葉片半徑、葉片邊緣厚度、葉片傾斜角度三個結構參數作為設計變量，儀表系數線性度誤差δ為輸出目標值，進行仿真正交試驗；基于仿真數據，應用響應面法擬合出目標值關于設計變量的二次回歸擬合方程；以擬合方程作為適應度函數，通過基于自適應差分變異的人群搜索算法，以適應度值最小為優化目標，進行結構參數尋優；使用優化后的葉片結構進行模擬仿真，獲得優化后的儀表系數曲線。本發明通過改進后的人群搜索算法，實現對葉片結構參數的精準尋優，并提升流量計的計量精度。

本發明授權基于自適應差分變異人群搜索算法的葉片結構優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應差分變異人群搜索算法的葉片結構優化方法，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的仿真儀表系數特性曲線，并計算儀表系數線性度誤差δ；步驟二、以流量計葉片半徑、葉片邊緣厚度、葉片傾斜角度三個結構參數作為設計變量，儀表系數線性度誤差δ為輸出目標值，進行仿真正交試驗；步驟三、基于仿真數據，應用響應面法擬合出目標值關于設計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度函數，通過基于自適應差分變異的人群搜索算法，以適應度值最小為優化目標，進行結構參數尋優；步驟五、使用優化后的葉片結構進行模擬仿真，獲得優化后的儀表系數曲線；自適應差分變異人群搜索算法的算法流程如下：Step1初始化，對搜索者位置進行隨機賦值，產生初始種群popi；Step2評價，計算搜索個體的適應度值；Step3變異，根據當前最佳位置gbestr1,t和兩個隨機位置popr2,t和popr3,t，對初始種群進行自適應差分變異操作，產生變異種群popi,t+1；Step4搜尋，計算每個搜尋者搜索方向以及搜索步長αi；Step5位置更新，根據搜索方向和步長進行位置更新；Step6獲取搜尋者個體最佳適應度值fitgbesti，若當前搜尋者適應度值fitifitgbesti，則用fiti替換fitgbesti；Step7獲取搜尋者全局最佳適應度值fitzbesti，若當前搜尋者適應度值fitifitzbesti，則用fiti替換fitzbesti；Step8迭代計算t+1；Step9當達到最大迭代次數時，停止搜索輸出最優結構參數組合以及最小線性度誤差值；否則，轉至Step2；人群搜索算法的自適應差分變異操作如下：popi,t+1＝gbestr1,t+F·popr2,t-popr3,t式中，popi,t+1為變異種群；r1、r2、r3為種群數范圍內隨機生成的三個整數，且互不相等；gbestr1,t為當前最佳搜索位置；popr2,t和popr3,t分別為種群中隨機兩個搜索位置；F為自適應差分變異算子，通常為[0,2]范圍內的一個實常數因數；其表達式如下： 式中，F0取0.3。

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沈陽工業大學，其通訊地址為：110870 遼寧省沈陽市鐵西區經濟技術開發區沈遼西路111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”。