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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于自适应PSO的航空布撒器总体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：CN120162888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510242136.1，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于自适应PSO的航空布撒器总体优化设计方法是由王宁宇;王小刚;单永志设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应PSO的航空布撒器总体优化设计方法在说明书摘要公布了：一种基于自适应PSO的航空布撒器总体优化设计方法，它属于航空布撒器设计技术领域。为了提高总体方案的可行性和最优性，本发明构建航空布撒器发动机模型、动力学模型、气动外形模型；构建基于自适应变异更新的航空布撒器PSO总体优化方法，包括精英主义学习策略设计、权重参数自适应更新、变异因子更新；定义总体优化设计变量，建立优化设计变量的约束条件，总体优化设计变量的指标函数；将总体优化设计变量作为基于自适应变异更新的航空布撒器PSO总体优化方法中的PSO粒子的状态值，给定总体优化设计变量初值，基于自适应变异更新的航空布撒器PSO总体优化方法对总体优化设计变量进行优化。本发明计算效率高。

本发明授权一种基于自适应PSO的航空布撒器总体优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应PSO的航空布撒器总体优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.构建航空布撒器发动机模型、动力学模型、气动外形模型； S2.构建基于自适应变异更新的航空布撒器PSO总体优化方法，包括精英主义学习策略设计、权重参数自适应更新、变异因子更新； 步骤S2的具体实现方法包括如下步骤： S2.1.设置基于标准PSO算法，每个粒子代表航空布撒器总体优化问题的一个解，一组粒子探索和利用解空间寻找航空布撒器总体系统最优解，表达式为： ； ； 其中，是粒子对于变量的速度，是粒子对于变量的位置，是粒子到目前为止对于变量找到的最佳位置，是群中对于变量的最佳位置，是保持原始速度的惯性权重，是保持历史最佳位置的粒子权重系数，是跟踪种群最优位置的粒子权系数，和是0和1之间的独立随机权系数，是约束因子； S2.2.基于步骤S2.1的标准PSO算法设计精英主义学习策略，定义精英集合为成本值不显著高于的成本的的集合，在迭代处的精英集合表示为，定义如下： ； 其中，是确定被认为是精英的阈值的系数，cs代表假设粒子的成本值； S2.3.构建精英主义学习策略的PSO算法中的惯性权重、自我认知系数和社会影响系数； S2.3.1.设置惯性权重的表达式为： ； 其中，是迭代处的惯性权重，和是惯性重量的最大值和最小值，表示允许PSO算法运行的最大迭代次数； S2.3.2.设置自我认知系数用于确定每个精英对更新粒子位置的贡献，则自我认知系数向量，其中，代表第个粒子在迭代至处时的自我认知系数； ； 其中，是迭代处的相对适应度，是迭代处的非负随机矩阵； ； 其中，代表第个粒子在迭代至处时的相对适应度大小，表达式为： ； 中的每个元素包含精英的自我认知系数，其取值如下： ； 其中，表示精英粒子迭代到时的数量，代表第个精英粒子在迭代至处时的自我认知系数； S2.3.3.设置社会影响系数用于决定全局最佳值对每个选定粒子位置的影响程度，使用的最大元素作为社会影响力系数，社会影响系数被定义为： ； 基于构建的参数更新方案，用于更新每个选定粒子的速度的公式，表达式为： ； 其中，是第个粒子在时的速度，矩阵是精英粒子的扩展，是的拓展； S2.4.构建指数变异算子具有两个分量，第一个分量是选定粒子的突变概率，第二个分量是选定粒子的突变维数； 的计算方法如下 ； 其中，代表时刻总体突变概率，随着迭代的进行而不断减小；是第个粒子的突变概率； 的计算公式如下： ； 其中，表示选定粒子的停滞迭代次数，表示给予粒子以有机会利用其周围环境的迭代次数，λm是粒子突变概率调整参数； 的计算公式如下： ； 其中，D是维数突变参数； S3.基于步骤S1构建的发动机模型、动力学模型、气动外形模型，定义总体优化设计变量，建立优化设计变量的约束条件，总体优化设计变量的指标函数； S4.将步骤S3设计的总体优化设计变量作为基于自适应变异更新的航空布撒器PSO总体优化方法中的PSO粒子的状态值，给定总体优化设计变量初值，基于步骤S2构建的基于自适应变异更新的航空布撒器PSO总体优化方法对总体优化设计变量进行优化，优化目标为总体优化设计变量的指标函数达到最大，输出优化后的总体优化设计变量和指标。

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