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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于神经网络与动态粒子群的核电进出口结构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：CN120449372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510943289.9，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于神经网络与动态粒子群的核电进出口结构优化方法是由唐奕辰;冯子洋;谢罗峰;刘卫民;陈志浩设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络与动态粒子群的核电进出口结构优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于核电进出口设计技术领域，公开了一种基于神经网络与动态粒子群的核电进出口结构优化方法，包括步骤1：基于流体力学建立核电一体化进出口有限元模型；其中，所述核电一体化进出口有限模型的几何参数包括外管转弯段半径、内管与水平方向夹角、内管转角半径；步骤2：基于核电接管参数特性构建神经网络模型，映射几何参数与压降的关系；步骤3：基于动态粒子群优化算法和神经网络模型搜索最优几何参数组合，根据最优几何参数组合优化核电一体化进出口结构。本发明融合神经网络与动态粒子群优化算法的优化核电一体化进出口结构，流阻降低，满足核电反应更高效更可靠的需求，同时提高优化效率和降低计算成本。

本发明授权基于神经网络与动态粒子群的核电进出口结构优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络与动态粒子群的核电进出口结构优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于流体力学建立核电一体化进出口有限元模型；其中，所述核电一体化进出口有限模型的几何参数包括外管转弯段半径、内管与水平方向夹角、内管转角半径； 步骤2：基于核电接管参数特性构建神经网络模型，映射几何参数与压降的关系；所述神经网络模型包括输入层、三层隐藏层和输出层；输入层包括3个节点，分别对应3个几何参数；三层所述隐藏层的节点数依次为64、32、8；前两个隐藏层后连接有批归一化层，在批归一化层再连接一个Dropout层，所述输出层为单节点全连接层； 步骤3：基于动态粒子群优化算法和神经网络模型搜索最优几何参数组合，根据最优几何参数组合优化核电一体化进出口结构； 其中，通过如下步骤搜索最优几何参数组合： 步骤3-1：初始化粒子群，每个粒子表示一组几何参数；设定粒子群规模N、最大迭代次数Tmax和维度解耦参数的基准值，随机初始化粒子位置和速度，确保初始解满足几何约束条件； 步骤3-2：初始化步骤2建立的神经网络模型的惯性权重ω、学习因子c1和c2；基于粒子群对所述神经网络模型进行训练，预测压降；在迭代过程中，将通过粒子适应度评估出最优的十个粒子，并计算出真实值更新至神经网络模型中； 所述粒子适应度；为预测的压降；为几何参数惩罚；压降惩罚； 步骤3-3：动态调整神经网络模型的惯性权重ω、学习因子c1和c2；按维度解耦公式更新粒子速度，根据更新后的粒子速度修正粒子位置； 维度解耦公式： ； 式中，为粒子索引，为维度索引，为当前迭代次数，为粒子在维度上的第次迭代的速度，为粒子在维度上的第次迭代的位置；为粒子在维度上的历史最优位置；为全局最优粒子在维度上的位置；为第次迭代的惯性权重，、为维度k的个体学习因子和社会学习因子；、为维度k上的随机数； 步骤3-4：更新粒子速度和位置，确保满足几何约束； 若迭代t达到最大迭代次数Tmax或全局最优解连续20代未改进，则终止迭代，输出最优几何参数组合及其对应的压降。

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