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龙图腾网获悉浙江工业大学;浙江工业大学之江学院申请的专利一种基于粒子群算法的V带寿命优化设计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：CN119940142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510118563.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于粒子群算法的V带寿命优化设计方法是由伍俊;雷昌毅;徐旭升;李俊哲设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群算法的V带寿命优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于粒子群算法的V带寿命优化设计方法，包括以下步骤：构建橡胶V带的寿命计算模型；采用均匀试验设计的方法将建V带的拉伸强度、参考力伸长率、硬度和弹性模量作为样本输入，划分训练集、验证集和测试集；利用预先建立的寿命计算模型获取寿命预测值；以V带的寿命最大值为目标函数，V带的拉伸强度、参考力伸长率、硬度和弹性模量为待优化参数，V带动态运行时的滑差率和张紧力失效阈值为约束条件。相对于传统的对整个带传动系统体积、大小的优化以及对寿命的简单物理计算优化，本发明对多参数的优化具有更好的全局搜索能力和较快的收敛速度，并具有显著的实用价值和广阔的应用前景。

本发明授权一种基于粒子群算法的V带寿命优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群算法的V带寿命优化设计方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一，建立V带的寿命预测计算模型，并采集物性数据和对应寿命对模型进行验证，确定待优化参量为拉伸强度、参考力伸长率、硬度和弹性模量及其上下限范围； 步骤二，针对需要优化的物性参数，在规定的上下限区间内划分若干水平，采用均匀试验设计方法，得到多组物性参数组合方案作为输入数据，代入到步骤一建立的V带寿命预测计算模型，记录V带的寿命值作为输出数据； 步骤三，确定BP神经网络输入层、隐含层、输出层数目以及隐含层节点个数，建立BP神经网络模型；在若干组输入数据中随机选取70％作为训练数据，15％作为验证数据，15％作为测试数据，对BP神经网络进行训练验证，直至误差满足5％以内的要求； 步骤四，采用粒子群算法开展优化，将V带的寿命最大值作为优化目标，V带的拉伸强度、参考力伸长率、硬度和弹性模量为待优化参数，待优化参数的上下限和V带动态运行时的滑差率和张紧力失效阈值为约束条件； 步骤五，设置粒子群算法参数，编写程序，逐步迭代到收敛，得到最优V带物性参数组合方案以及优化后的V带寿命值。

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浙江工业大学;浙江工业大学之江学院，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市拱墅区朝晖六区；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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