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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种燃料电池离心式空压机不可逆损失预测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：CN119494294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411740994.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种燃料电池离心式空压机不可逆损失预测方法及系统是由孙希雷;隆武强;崔靖晨;董鹏博;唐斌;田江平;朱晶宇;席德翔设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃料电池离心式空压机不可逆损失预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于燃料电池技术领域，具体涉及一种燃料电池离心式空压机不可逆损失预测方法及系统，方法包括：基于燃料电池离心式空压机综合性能测试平台采集性能数据，建立并验证多物理场耦合CFD仿真模型；定义不可逆损失类型及相关结构参数，构建集成化的CFD仿真框架，通过正交试验生成参数组合表并进行仿真计算；提出RL‑GHEM方法，优化基模型权重和组合策略，动态切换线性与非线性组合方式，构建不同工况下的不可逆损失预测模型。本申请提出基于强化学习引导的混合集成模型，通过奖励机制动态优化模型组合策略，优选表现最优的基模型，提升预测的精度、稳定性与鲁棒性，实现对空压机不可逆损失的精准预测，解决了现有技术在多变工况下预测精度不足的问题。

本发明授权一种燃料电池离心式空压机不可逆损失预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种燃料电池离心式空压机不可逆损失预测方法，其特征在于，方法包括： 步骤1：基于燃料电池离心式空压机综合性能测试平台，在不同边界参数下采集空压机的性能数据，并结合离心式空压机的三维几何模型，建立燃料电池离心式空压机的多物理场耦合计算CFD仿真模型；对所建立的CFD仿真模型进行收敛性和准确性验证； 步骤2：针对空压机不同部件，定义N种不可逆损失类型，并基于每个部件的结构特点确定与不可逆损失相关的M个结构参数，基于燃料电池空压机的CFD仿真模型，构建集成化的CFD仿真框架，通过设计正交试验，确定所述M个结构参数的水平数与参数组合，生成参数组合表，并将参数组合表导入所述CFD仿真框架中，利用CFD仿真框架，对参数组合表中的所有参数组合依次执行仿真计算，从每组仿真结果中提取与各不可逆损失类型对应的关键数据； 步骤3：提出RL-GHEM方法，构建多种基模型形成模型库，分别对各基模型进行独立训练和性能评估，引入强化学习控制器，生成调整基模型权重或改变模型组合策略的动作，通过奖励与惩罚机制对基模型的权重进行优化分配，依据实时数据特征动态切换线性加权组合与非线性组合方式，利用探索与利用平衡策略对基模型权重和组合策略进行动态优化，构建不同工况下空压机的不可逆损失预测模型。

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