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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于NSGA-II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化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：CN119005019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411482498.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于NSGA-II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法是由王闯;张恒星;王越昊;姜怡悦;杨新发设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NSGA-II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于NSGA‑II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法，包括以下步骤：建立盆式绝缘子固化仿真模型；通过仿真软件模拟得到盆式绝缘子固化仿真模型的仿真数据，将仿真数据随机划分为训练集和测试集；使用训练集对RBF神经网络进行训练，将测试集输入训练后的测试RBF神经网络进行测试，预测结果符合误差要求时训练完成；通过NSGA‑II算法及训练好的RBF神经网络对模型参数进行多目标优化，得到帕累托前沿解集；通过TOPSIS法对帕累托前沿解集计算筛选得到最优解，参数优化完成。基于NSGA‑II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法，减小了盆式绝缘子的残余应力，同时也降低了生产成本，提升了绝缘子的整体性能，还实现了经济效益的最大化。

本发明授权基于NSGA-II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法在权利要求书中公布了：1.基于NSGA-II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立盆式绝缘子固化仿真模型，分配材料属性后设定模型参数； S1.1、在有限元仿真软件中建立盆式绝缘子固化仿真模型，给盆式绝缘子固化仿真模型分配材料属性并设置边界条件； S1.2、在有限元仿真软件中设定盆式绝缘子固化仿真模型的烘箱内部温度及复合材料中氧化铝与环氧树脂的比值W； 所述盆式绝缘子固化仿真模型的烘箱内部温度通过设定分段函数内变量模拟其变化过程，所述分段函数如下所示： 其中，表示烘箱内部温度变化时间，t1表示烘箱内部温度第一阶段保持时间，T2表示烘箱内部温度第二阶段保持温度，t2表示烘箱内部温度第二阶段保持时间，kd表示烘箱内部的降温速率； 所述模型参数包括烘箱内部温度第一阶段保持时间t1、烘箱内部温度第二阶段保持温度T2、烘箱内部温度第二阶段保持时间t2、烘箱内部的降温速率kd、复合材料中氧化铝与环氧树脂的比值W； 所述烘箱内部温度第一阶段保持时间t1取值范围为60-180min，所述烘箱内部温度第二阶段保持温度T2取值范围为125-135℃，所述烘箱内部温度第二阶段保持时间t2取值范围为120-240min，所述烘箱内部的降温速率kd取值范围为5-15℃h，所述复合材料中氧化铝与环氧树脂的比值W取值范围为200%-300%； S2、通过仿真软件模拟得到盆式绝缘子固化仿真模型的仿真数据，将仿真数据随机划分为训练集和测试集； S3、使用训练集对RBF神经网络进行训练，将测试集输入训练后的RBF神经网络进行测试，预测结果符合误差要求时训练完成；若预测结果不符合误差要求，继续对RBF神经网络进行训练； S4、设定NSGA-II算法的初始参数和优化目标要求，通过NSGA-II算法及训练好的RBF神经网络对模型参数进行多目标优化，得到帕累托前沿解集； S5、通过TOPSIS法对帕累托前沿解集计算筛选得到最优解，参数优化完成。

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