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龙图腾网获悉西北工业大学;中国航发动力股份有限公司申请的专利一种航发压气机叶片关键公差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：CN119647270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411797008.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种航发压气机叶片关键公差优化方法是由吴宝海;范凌松;王坤;李欣倩;张莹设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航发压气机叶片关键公差优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空发动机低压压气机叶片优化设计技术领域，具体涉及一种航发压气机叶片关键公差优化方法，包括：获取每种公差对应的最大公差偏移系数；获取误差叶型的总压损失系数值；获取关键加工误差‑气动性能的代理模型；构建适应度函数；获取每种关键加工误差的最终公差范围。本发明适用于不同类型、不同尺寸压气机叶片的关键公差优化研究，建立的代理模型具有良好的泛化性能和较高的拟合精度，同时寻优方法具有极高效率，为降低叶片加工误差超差率和提高叶片加工生产效率提供了一种有效手段。

本发明授权一种航发压气机叶片关键公差优化方法在权利要求书中公布了：1.一种航发压气机叶片关键公差优化方法，其特征在于，包括： 获取压气机叶片的关键加工误差的加工误差数据，根据每种关键加工误差的加工误差数据的分布范围和对应的原始公差范围获取每种公差对应的最大公差偏移系数； 基于完全因子法设计所有关键加工误差类型的所有加工误差组合并构建对应误差组合的误差叶型，同时进行CFD数值模拟，得到所有关键加工误差类型在每个加工误差组合下的误差叶型的总压损失系数值； 构建神经网络，将所有种关键加工误差的每种加工误差组合作为神经网络的输入，将每种加工误差组合对应的误差叶型的总压损失系数值作为神经网络的输出，对神经网络训练得到训练好的加工误差-气动性能的代理模型； 根据每种关键加工误差的加工误差数的误差范围与公差范围获取超差范围，从每个超差范围内随机选择一个目标数据构成目标输入数据，并将目标输入数据输入代理模型得到目标气动损失系数值；从每种关键加工误差的原始公差范围内各选择一个数据构成一组原始数据，利用代理模型获取所有组原始数据对应的气动损失系数值中的最大气动损失系数值；根据目标气动损失系数值和最大气动损失系数值获取约束违反度函数，基于约束违反度函数、每种公差对应的最大公差偏移系数以及目标输入数据构建适应度函数； 以目标输入数据作为优化目标，基于适应度函数并利用麻雀搜索算法对目标输入数据进行优化直至适应度函数值最小，根据最小适应度函数值对应的目标输入数据获取每种关键加工误差的最终公差范围。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学;中国航发动力股份有限公司，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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