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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于混合增强智能的船体外板曲面成形智能决策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：CN118839418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202410828457.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于混合增强智能的船体外板曲面成形智能决策方法是由齐亮;陈宇霆;唐润康;叶树霞;张强;孙雪莹;左丹枫;龚佳俊;施佳余设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合增强智能的船体外板曲面成形智能决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混合增强智能的船体外板曲面成形智能决策方法，对试验船体外板有限元仿真，构建支持向量机模型，采用Sigmoid函数更新模型中的收敛因子，根据靠前的三只狼的不同位置确定不同的权重，对模型中的惩罚系数和超参数寻优，构成代理模型；将仿真数据、预测数据与人工经验数据相合形成多源数据库，用知识图谱表达；基于知识图谱初步筛选出待加工船板的加工参数进行第一次加工，计算局部变形量误差，微调第二次加工的焰道位置，如此重复获得最终焰道位置；兼顾生产时间和生产能耗的权重对待加工船板的加工参数进行多目标寻优，得到最优加工参数；使用代理模型作为预测模型，考虑样本点的实际分布情况，提高了加工效率和决策准确性。

本发明授权基于混合增强智能的船体外板曲面成形智能决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合增强智能的船体外板曲面成形智能决策方法，其特征是具有以下步骤： 步骤1：对试验船体外板进行有限元仿真，得到基于不同加工参数和焰道位置所对应的仿真局部变形量，组成仿真数据， 步骤2：将所述的仿真数据分为训练集和测试集，归一化处理后构建支持向量机模型，超参数，惩罚系数，为权向量，为映射函数，为两个［0,1］间随机产生的值； 初始化狼群以及参数a、g、c，设定狼群数量值和最大迭代次数，采用灰狼算法的数学公式： 为灰狼和狩猎对象之间的距离；分别代表优化算法迭代次后第只灰狼和狩猎对象当前位置的向量；代表收敛因子；为干扰因子，范围在；为干扰因子，是一个随机数；为两个［0,1］间随机产生的值； 步骤3：采用Sigmoid函数结构更新收敛因子，更新公式为： 代表的起始值2，代表的终止值0，t为当前迭代次数； 寻优次数初始值为0，定义狼、狼、狼为初始位置靠前的三只狼，根据靠前的三只狼的不同位置确定不同的权重，采用欧式距离式计算出灰狼更新后的位置，位置更新公式为： 分别代表狼、狼、狼的权重系数，，，分别代表狼、狼、狼的位置，为更新后的狼位置； 更新参数收敛因子、超参数、惩罚系数，计算狼群适应度并更新靠前的三头狼的位置，对所述的支持向量机模型中的惩罚系数c和超参数g进行寻优，进入下一步迭代，直到迭代完成，输出最优的目标参数； 步骤4：将最优的惩罚系数c和超参数g带入所述的支持向量机模型公式，先用训练集的数据进行训练，再用测试集的数据进行测试，构成代理模型： 步骤5：将所述的仿真数据、所述的代理模型的预测数据与人工经验数据相合，形成一个多源数据库，将所述的多源数据库用知识图谱的形式表达； 步骤6：确定待加工船板的加工方式，使用板展开法得到待加工船板的裂缝，根据裂缝大小推出其局部变形量，根据裂缝位置推出其焰道位置，基于所述的知识图谱初步筛选出待加工船板的加工参数，用初步筛选的加工参数进行第一次加工； 步骤7：在第一次加工之后计算加工后的船板与设定的目标船板之间对应位置的局部变形量误差，微调焰道位置作为第二次加工的焰道位置，如此重复获得最终焰道位置； 步骤8：兼顾生产时间和生产能耗的权重对待加工船板的加工参数进行多目标寻优，得到待加工船板的最优加工参数； 步骤9：将所述的最优加工参数和所述的最终焰道位置相组合形成加工方案。

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