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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于阵列结构的磁场线圈混合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：CN119514383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411778715.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于阵列结构的磁场线圈混合优化设计方法是由汤继强;王文政;俞心怡;邱胜杰设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于阵列结构的磁场线圈混合优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于阵列结构的磁场线圈混合优化设计方法，所述通过将多个鞍形线圈组合成线圈阵列，并在考虑高磁导率材料对线圈磁场的耦合效应基础上，解析出单个线圈的磁场数学模型，并根据叠加原理求得鞍形线圈阵列的磁场数学模型。用该数学模型结合粒子群算法优化阵列中鞍形线圈之间的最佳电流整数比，把线圈的电流整数比转化为每个线圈的匝数与电流的线性组合，再次使用粒子群算法优化每个线圈所需的最少匝数及最优电流。最终，通过深度优先搜索策略进行线圈路径规划，生成优化后的磁场线圈。本发明极大地提高了线圈的均匀性，没有离散化误差且结构简单，便于实际应用。

本发明授权一种基于阵列结构的磁场线圈混合优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于阵列结构的磁场线圈混合优化设计方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、将多个鞍形线圈组合成线圈阵列，在考虑高磁导率材料对线圈磁场的耦合效应基础上，解析出单个鞍形线圈的磁场数学模型，并根据叠加原理求得鞍形线圈阵列的磁场数学模型；包括： 对在高磁导率材料内的鞍形阵列线圈建模，通过傅里叶-贝塞尔级数展开，得到各个方向的磁场分量： ， 式中：表示圆柱坐标系里面任意一点的坐标，表示真空磁导率，表示圆柱坐标系中的目标场点和电流源点的径向距离，为虚数单位，和表示第一类和第二类修正贝塞尔函数，和为对应的一阶导数，和为引入的积分参数，是电流密度分量的傅里叶变换； 利用解析法建立单个鞍形线圈在高磁导率材料下的磁场系数： ， 其中，中间参量， 式中涉及到的各中间参量的表达式为： ， 式中：和分别为屏蔽桶的内半径和外半径，为高磁导率材料的相对磁导率，是电流密度系数； 把柱坐标系下的磁场分量系数变换为笛卡尔坐标系下的磁场分量系数，得到单个鞍形线圈对空间中任何一点的笛卡尔坐标系下磁场分量系数： ， 式中，为笛卡尔坐标系下的磁场分量系数； 步骤2、基于鞍形线圈阵列的磁场数学模型结合粒子群算法求解线圈阵列中鞍形线圈之间的最佳电流整数比，把线圈阵列最佳的电流整数比转化为每个鞍形线圈的匝数与电流的线性组合，再次使用粒子群算法优化每个线圈所需的最少匝数及最优电流；其中，基于单个鞍形线圈的磁场数学模型结合粒子群算法求解线圈阵列中鞍形线圈之间的最佳电流整数比包括： 获取目标区有序排列的个目标点坐标，并设定目标区中心点的磁场为，根据单个鞍形线圈数学模型，建立个鞍形线圈排列组成的鞍形线圈阵列与目标点的对应关系： ， 以目标区离散点最大磁场相对偏差为目标函数，进行PSO算法优化，在优化过程中，设自变量的个数为，种群由个粒子组成，其中第个粒子的位置和速度分别为和，粒子位置代表问题的一个可能解，其对应的目标函数值作为粒子的适应度，在每次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置： ， 其中，是当前的迭代次数；是个体和群体学习因子；是介于于0和1两者之间的随机数，是惯性权重，下标代表是第个粒子，代表第个粒子中第元素，指第个粒子中搜索到的最优位置，指目前为止搜索到的最优位置，在搜索过程中对进行动态调整，采用线性递减权值策略，其表达式如下： ， 表示最大进化代数；表示最小惯性权重；表示最大惯性权重；表示当前迭代次数； 线圈参数优化模型的约束为： ， 式中：是磁场相对偏差，是任一点的磁场强度，是第个线圈的电流比； 步骤3、通过深度优先搜索策略进行线圈路径规划，生成优化后的磁场线圈结构。

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