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龍圖騰網恭喜西安理工大學申請的專利基于人工神經網絡的水泵水輪機S特性曲線預測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：CN119442933B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202510046573.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于人工神經網絡的水泵水輪機S特性曲線預測方法是由馮建軍;劉博星;羅興锜;朱國俊設計研發完成，并于2025-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工神經網絡的水泵水輪機S特性曲線預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開的基于人工神經網絡的水泵水輪機S特性曲線預測方法，屬于水泵水輪機水力特性預測技術領域，通過現有的文獻獲取大量的水泵水輪機第一象限曲線和所需的轉輪特征參數，經過樣本轉化、樣本降階、搭建人工神經網絡并進行訓練和驗證，得到水泵水輪機特征參數和第一象限特性曲線的響應關系，從而實現在水泵水輪機設計階段中S特性曲線的快速獲取。與現有技術相比，本發明無需在水泵水輪機設計階段制作模型機并進行測量，解決了現有水泵水輪機在設計階段獲取水泵水輪機S特性曲線需制作模型機并進行測量導致生產成本高的技術問題。

本發明授權基于人工神經網絡的水泵水輪機S特性曲線預測方法在權利要求書中公布了：1.基于人工神經網絡的水泵水輪機S特性曲線預測方法，其特征在于，具體包括以下步驟：S1：確定與S特性相關的水泵水輪機特征參數，并對特征參數進行降階處理，得到人工神經網絡預測中所需的樣本集；S2：獲取樣本集中水泵水輪機第一象限特性曲線以及相應的特征參數；S3：通過改進Suter變換，對S2中水泵水輪機第一象限特性曲線進行處理，同時推導Suter逆變換，得到n11-Q11數據點；S4：構建人工神經網絡結構，將S2獲得的特征參數和經過S3處理后得到的n11-Q11數據點作為一個整體樣本集，再將樣本集分為訓練集和測試集，代入訓練集對人工神經網絡進行訓練，測試集用于驗證所構建人工神經網絡模型的泛化能力；S5：通過均方誤差和決定系數R2驗證人工神經網絡結構的合理性和準確性；S6：使用訓練完成的人工神經網絡對包含預測所需特征參數的水泵水輪機第一象限曲線進行預測，預測完成后，對預測結果進行Suter逆變換得到水泵水輪機第一象限n11-Q11特性曲線；所述S1中特征參數包括：S特性與水泵水輪機的水輪機工況比轉速nsT、轉輪高壓側直徑D1、轉輪低壓側直徑D2、葉片高壓側高度b1以及葉片安放角β1b、導葉開度α、最優點的流量QN和最優點的轉速nN、最優點的導葉開度αN、特性曲線上的單位流量Q11和單位轉速n11。

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安理工大學，其通訊地址為：710048 陜西省西安市碑林區金花南路5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”。