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龙图腾网获悉温州大学申请的专利一种拉伸/压缩弹簧设计参数求解方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114936518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210491595.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种拉伸/压缩弹簧设计参数求解方法是由汪鹏君;林超;陈慧灵;施一剑;李刚设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种拉伸/压缩弹簧设计参数求解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种拉伸压缩弹簧设计参数求解方法，先确定待求解的拉伸压缩弹簧设计参数，然后基于拉伸压缩弹簧的设计目的，构建求解拉伸压缩弹簧设计参数的目标函数，其中拉伸压缩弹簧的设计目的为最小化其重量；接着确定拉伸压缩弹簧设计参数约束条件；最后利用交流型樽海鞘算法对拉伸压缩弹簧设计参数进行迭代优化，得到全局最优解作为求解的拉伸压缩弹簧设计参数输出，其中交流型樽海鞘算法通过在现有的樽海鞘算法的迭代过程中增加个体之间的交流操作得到；优点是设计参数求解精度高。

本发明授权一种拉伸/压缩弹簧设计参数求解方法在权利要求书中公布了：1.一种拉伸压缩弹簧设计求解参数方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤S1、确定待求解的拉伸压缩弹簧设计参数； 步骤S2、基于拉伸压缩弹簧的设计目的，构建求解拉伸压缩弹簧设计参数的目标函数，其中拉伸压缩弹簧的设计目的为最小化其重量； 步骤S3、确定拉伸压缩弹簧设计参数约束条件； 步骤S4、利用交流型樽海鞘算法对拉伸压缩弹簧设计参数进行迭代优化，得到全局最优解作为求解的拉伸压缩弹簧设计参数输出，其中交流型樽海鞘算法通过在现有的樽海鞘算法的迭代过程中增加个体之间的交流操作得到； 所述的步骤S1中待求解的拉伸压缩弹簧设计参数分别为：线径d，线圈平均直径D和有效线圈的数量N； 所述的步骤S2中构建的目标函数采用式1表示为： fd,D,N＝d2DN+21 式1中，d的取值范围为0.05≤d≤2，D的取值范围为0.25≤D≤1.3，N的取值范围为2≤N≤15； 所述的步骤S3中确定的拉伸压缩弹簧设计参数约束条件采用式2至式5表示为： 其中，C1表示拉伸压缩弹簧的最小挠度约束，C2表示拉伸压缩弹簧的剪切约束，C3表示拉伸压缩弹簧的冲击频率约束，C4表示拉伸压缩弹簧的外径约束； 所述的步骤S4中利用交流型樽海鞘算法对拉伸压缩弹簧的设计参数进行迭代优化，得到全局最优解作为求解的拉伸压缩弹簧设计参数输出的具体过程为： 步骤S4.1：初始化交流型樽海鞘算法的参数：设定种群大小popsize＝50，设定种群的维度dim＝3，设定迭代次数变量t，设定最大迭代次数max_t＝2000，设定变量p，设定变量count，设定下边界lb＝[lb1,lb2,lb3]＝[0.05,0.25,2]，lb1为d的下限，lb2为D的下限，lb3为N的下限，设定上边界ub＝[ub1,ub2,ub3]＝[2,1.3,15]，ub1为d的上限，ub2为D的上限，ub3为N的上限；对t、p和count分别进行初始化，令p＝0、count＝0、t＝0； 步骤S4.2：通过公式6初始化种群，得到第0代种群，将第0代种群记为X0，X0是popsize行dim列的矩阵，X0的第1列数据表示为d的参数，第2列数据表示为D的参数，第3列数据表示为N的参数，每一行数据作为拉伸压缩弹簧设计参数的一个解，又称作一个个体，第i行数据为第i个个体；将第0代种群X0中的每个个体的三列数据对应代入公式1求解得到对应个体的目标函数值，并将得到的种群X0中每个个体的目标函数值均存入XFitness，将XFitness中第i个目标函数值记为XFitnessi，XFitnessi对应为第0代种群X0的第i个个体的目标函数值，i＝1，2，…，popsize；确定XFitness中的最小目标函数值，将其记为bestFitness，并将最小目标函数值对应的个体作为最小个体，记为bestSolution，将X0复制到SaveX，XFitness复制到SaveXFitness： 式6中，j＝1，2，dim，表示第0代种群X0中第i个个体第j列的数值，rand表示0到1之间服从均匀分布的随机数，每次采用公式6进行计算前，都先通过随机函数生成rand； 步骤4.3：先采用t的当前值加1的和更新t的值，然后对种群进行第t次迭代，得到第t代种群Xt，具体迭代过程为： 步骤S4.3.1：将t的当前值带入公式7得到c1，设定遍历变量current，对current进行初始化，令current＝1； 步骤S4.3.2：对第t-1代种群Xt-1中第current个个体进行遍历，此时先从1到popsize中随机选取两个不同的整数，且这两个整数均不等于current，将这两个整数随机记为a和b，然后先判断current是否小于等于popsize2，若满足小于等于popsize2，则随机生成一个0到1之间的随机数，再判断该随机数是否小于p的当前值，若满足小于p的当前值，则采用公式8得到第t代种群Xt中第current个个体，否则采用公式9得到第t代种群Xt中第current个个体的值；若不满足current小于等于popsize2的条件，则采用公式10得到第t代种群Xt中第current个个体； 其中，c2和c3分别是0到1之间的随机数，每次采用公式8计算之前，都先采用随机函数生成c2和c3，表示第t代种群Xt中第current个个体的第j列的数值，表示第t-1代种群Xt-1中第current个个体的第j列的数值，bestSolutionj表示当前最小个体bestSolution的第j列的数值；表示第t-1代种群Xt-1中第a个个体的第j列的数值，表示第t-1代种群Xt-1中第b个个体的第j列的数值，表示第t-1代种群Xt-1中第current-1个个体的第j列的数值； 步骤S4.3.3：生成一个0到1之间的随机数，判断它是否小于等于1-tmax_t，若满足，采用更新SaveXcurrent，j，若不满足，则保持SaveXcurrent，j不变，其中，SaveXcurrent,j表示为SaveX中第current个个体的第j列的数值； 步骤S4.3.4：判断步骤S4.3.1中得到的第t代种群Xt的第current个个体中每一列的数值是否在其对应的上限和下限范围内，若未超出范围，则保持不变，若超出范围，则判断该列的数值与其上限之差的绝对值和该列的数值与其下限之差的绝对值的大小，如果该列的数值与其上限之差的绝对值大于该列的数值与其下限之差的绝对值，则将该列的数值修改为等于其下限，反之，修改为等于其上限； 步骤S4.3.5：将步骤S4.3.4得到的第t代种群Xt的第current个个体的三列数据对应带入公式2、公式3、公式4和公式5四条约束条件中，如果四条约束条件都满足，则将第t代种群Xt的第current个个体的三列数据对应带入公式1计算其目标函数值，并采用计算得到的目标函数值更新XFitnesscurrent，如果四条约束条件不能都满足，则采用bestFitness的当前值更新XFitnesscurrent； 步骤S4.3.6：对XFitnesscurrent进行如下判断，并基于判断结果进行对应处理： 若XFitnesscurrent的当前值小于SaveXFitnesscurrent的当前值，则采用XFitnesscurrent的当前值更新SaveXFitnesscurrent，并采用的当前值更新SaveXcurrent，否则，采用SaveXcurrent的当前值更新 若XFitnesscurrent的当前值小于bestFitness的当前值，则采用的当前值更新bestSolution，采用XFitnesscurrent的当前值更新bestFitness，并采用count的当前值除以2的商更新count，否则采用count的当前值加1的和更新count； 步骤S4.3.7：判断current的当前值是否小于popsize，如果小于，则采用current的当前值加1的和更新current，并返回步骤S4.3.2遍历下一个个体，否则，进行步骤S4.4； 步骤S4.4：若count的当前值大于等于10*popsize，则令p为0.8，否则令其为0；判断t的当前值是否等于max_t，如果不等于，则返回步骤S4.3进行下一次迭代，若等于，则此时bestFitness的当前值为全局最优解，该全局最优解即为求解的拉伸压缩弹簧设计参数。

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