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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于区间的不确定性优化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：CN116383621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310374191.7，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于区间的不确定性优化方法是由金亮;刘璐;闫银刚;张新辰设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区间的不确定性优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于区间的不确定性优化方法，包括如下步骤：使用PSO优化算法得到多个设计向量数据，建立数据代理模型；将设计向量数据导入数据代理模型中，得到不确定目标函数的区间；基于不确定目标函数的区间，计算不确定性优化问题的目标函数；使用多目标评价函数转换目标函数，得到多目标评价函数值；对多个设计向量数据，进行上述计算过程，得到相应的适应度值，选出最优解。本发明有益效果：基于区间的不确定性优化方法，该方法无需不确定参数的精准概率分布，使用区间数来表示不确定参数，大大降低了对原始数据的要求。

本发明授权一种基于区间的不确定性优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区间的不确定性优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：使用PSO优化算法得到多个设计向量数据，使用设计向量及其对应的信赖域半径组成设计空间，在设计空间与不确定域组成的混合空间中，选取多个由设计变量和不确定变量组成的数据样本；将数据样本导入有限元仿真模型计算得到与数据样本相对应的不确定目标函数，作为训练样本；将多个训练样本组合，构成内层代理模型样本集，使用内层代理模型样本集训练内层代理模型，建立数据代理模型； S2：将设计向量数据导入数据代理模型中，得到不确定目标函数的区间，所述数据代理模型为双层代理模型优化结构，使用外层代理模型对设计变量进行寻优计算处理，使用内层代理模型对不确定变量进行寻优计算处理；将数据样本输入内层代理模型进行两次内层优化分别计算得到目标函数的上界和下界；将目标函数的上界和下界作为外层代理模型的输入数据，通过外层代理模型得到不确定目标函数区间； S3：基于不确定目标函数的区间，获得不确定性优化问题的目标函数，其中不确定性优化问题包括： 载荷问题：作用在结构上的载荷不确定； 材料性质问题：材料的弹性模量、密度不确定 几何特性问题：制造、安装误差导致几何尺寸的不确定： 边界条件问题：结构与结构、构件与构件的连接不确定； S4：使用多目标评价函数转换步骤S3中的目标函数，得到多目标评价函数值； S5：对多个设计向量数据，进行步骤S2-S4的计算过程，得到相应的适应度值，判断适应度值是否收敛： 若收敛，则根据适应度值选出最优解； 若不收敛，则进行递归计算，直至适应度值收敛。

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