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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于组合智能算法的柴油机智能设计方法及系统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：CN119761194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411853664.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于组合智能算法的柴油机智能设计方法及系统是由闫伟;乔喆;李国祥;王令金;李丹;尚依萍设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于组合智能算法的柴油机智能设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于组合智能算法的柴油机智能设计方法及系统，本发明构建椭球单元神经网络模型，以结构设计参数和运行参数为输入，燃油消耗率和NOx碳烟排放量为输出，利用数据集训练所述椭球单元神经网络模型，得到柴油机匹配设计模型；基于粒子群算法原理，将黑鹰算法中捕捉与灰狼算法中α狼相结合，进行局部寻优，当陷入局部最优时，将黑鹰算法中迁徙与β狼相结合，以跳出局部最优，得到黑鹰融合算法；利用所述黑鹰融合算法，对得到的柴油机匹配设计模型进行寻优，得到帕雷托解，基于设计优化要求，由此确定柴油机设计方案，本发明可以平衡柴油机燃油消耗率以及排放的问题，根据设计需求选择合适的柴油机设计参数。

本发明授权一种基于组合智能算法的柴油机智能设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于组合智能算法的柴油机智能设计方法，其特征是，包括以下步骤： 获取柴油机结构设计参数和运行参数，计算得到燃油消耗率、碳烟排放量的数据，构建数据集； 构建椭球单元神经网络模型，以结构设计参数和运行参数为输入，燃油消耗率和碳烟排放量为输出，利用数据集训练所述椭球单元神经网络模型，得到柴油机匹配设计模型； 基于粒子群算法原理，将黑鹰算法中捕捉与灰狼算法中α狼相结合，进行局部寻优，当陷入局部最优时，将黑鹰算法中迁徙与β狼相结合，以跳出局部最优，得到黑鹰融合算法； 利用所述黑鹰融合算法，对得到的柴油机匹配设计模型进行寻优，得到帕雷托解，基于设计优化要求，由此确定柴油机设计方案； 所述将黑鹰算法中捕捉与灰狼算法中α狼相结合的过程包括：首先采用黑鹰算法进行寻优，得到最佳位置，然后基于粒子群算法原理将灰狼算法中的α狼与黑鹰算法中捕捉过程相结合进行寻优，得到最佳位置，每次循环得到两个值，两者比较选择更优位置； 将灰狼算法中的α狼与黑鹰算法中捕捉过程相结合，具体为： 其中，是α狼更新代理位置，是黑鹰算法与灰狼算法中捕捉过程结合后得到的黑鹰位置，是当前最佳位置，、是位置调整因子，表示过程变量，是维度为的列向量，其元素在之间，表示第i个黑鹰第t次更新时的位置； 基于粒子群算法原理，将黑鹰灰狼算法融合后的公式与粒子群相结合，得到如下公式： 其中，为结合后的算法第i个更新t+1次时的位置，为权重；t为当前迭代次数；和为学习因子；是[0,1]之间的随机数，是此次更新的最佳值，是第t次黑鹰算法寻优得到的最佳值； 比较和找出最佳值，判断小于设定值的连续次数是否超过预定次数，若是，则陷入局部最优，若否则返回到寻优过程中，直至陷入局部最优； 在寻优过程陷入局部最优时，将黑鹰算法中迁徙与β狼相结合，以跳出局部最优的过程为：将灰狼算法中的β狼融入到黑鹰算法中的迁徙步骤中，得到迁徙融合公式： 其中，为迁移函数，是β狼更新代理位置，为迁徙后得到的位置，得到迁徙融合公式，是维度为的列向量，其元素在-1和1之间，是由帐篷混合映射形成的从0.4到1的随机数； 根据黑鹰算法更新黑鹰个体位置，根据灰狼算法更新β狼个体位置，将β狼个体带入黑鹰迁徙公式，进行迁徙操作； 由此得到黑鹰融合算法。

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