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龍圖騰網恭喜運達能源科技集團股份有限公司申請的專利風力機葉片的設計優化方法及裝置、存儲介質及電子設備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：CN119623068B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202411712322.9，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權風力機葉片的設計優化方法及裝置、存儲介質及電子設備是由魏家星;劉勇;莊雷;程明哲;白聰兒設計研發完成，并于2024-11-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本風力機葉片的設計優化方法及裝置、存儲介質及電子設備在說明書摘要公布了：本發明提供一種風力機葉片的設計優化方法及裝置、存儲介質及電子設備，該方法包括：生成初始的葉片種群，包括多個初始個體；每個初始個體表征一組葉片結構參數；基于優化目標和遺傳優化算法，對葉片種群進行迭代尋優，獲得優化后的葉片種群，其中包括多個優化個體；優化目標為發電量最大、葉片載荷最?。淮_定每個優化個體的發電量和葉根載荷，將優化個體的發電量和葉根載荷作為其適應度；根據優化目標和優化個體的適應度，確定各個優化個體中的最優個體；將最優個體對應的葉片結構參數，作為葉片優化設計方案。應用本發明的方法，可以自動化完成葉片結構參數的尋優，獲得優化設計方案，無需人工進行設計操作，可提高優化效率，改善優化效果。

本發明授權風力機葉片的設計優化方法及裝置、存儲介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種風力機葉片的設計優化方法，其特征在于，包括：生成初始的葉片種群，所述初始的葉片種群包括多個初始個體；每個所述初始個體表征一組葉片結構參數；基于預設的優化目標和預設的遺傳優化算法，對所述初始的葉片種群進行迭代尋優，獲得優化后的葉片種群；所述優化后的葉片種群中包括多個優化個體；所述優化目標為風力機的發電量最大，且葉片載荷最?。粚τ诿總€所述優化個體，確定該優化個體對應的發電量和葉根載荷，將該優化個體對應的發電量和葉根載荷作為該優化個體的適應度；根據所述優化目標和各個所述優化個體的適應度，確定所述優化后的葉片種群中的最優個體；將所述優化后的葉片種群中的最優個體所對應的葉片結構參數，作為風力機葉片的優化設計方案；其中，所述基于預設的優化目標和預設的遺傳優化算法，對所述初始的葉片種群進行迭代尋優，獲得優化后的葉片種群，包括：在進入迭代尋優過程的當前迭代周期時，確定所述當前迭代周期對應的初始種群；對于所述初始種群中的每個個體，調用預設的葉片設計軟件，使所述葉片設計軟件基于該個體對應的葉片結構參數，生成該個體對應的葉片模型；依據所述初始種群中各個個體對應的葉片模型，判斷所述初始種群中每個個體是否符合預設的約束條件，將符合所述約束條件的個體作為候選個體，由各個所述候選個體組成候選種群；對于每個所述候選個體，基于該候選個體對應的葉片模型，計算該候選個體對應的發電量和葉根載荷，將該候選個體對應的發電量和葉根載荷，作為該候選個體的適應度；基于所述優化目標和各個所述候選個體的適應度，通過所述遺傳優化算法的遺傳機制，確定所述候選種群中的各個優選個體，并基于各個所述優選個體，生成各個子代個體；將各個所述優選個體和各個所述子代個體進行合并，將合并得到的種群作為所述當前迭代周期對應的優化種群；判斷所述當前迭代周期是否符合預設的迭代終止條件，若所述當前迭代周期未符合所述迭代終止條件，則進入下一個迭代周期；若所述當前迭代周期符合所述迭代終止條件，則結束迭代尋優過程，基于所述當前迭代周期對應的優化種群確定所述優化后的葉片種群；其中，若所述當前迭代周期為首個迭代周期，則所述當前迭代周期對應的初始種群為所述初始的葉片種群，若所述當前迭代周期并非首個迭代周期，則所述當前迭代周期對應的初始種群為上一個迭代周期對應的優化種群。

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