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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利涡轮冷却叶片设计空间降维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：CN116467925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210930792.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权涡轮冷却叶片设计空间降维方法是由胡凯斌;李震;方宣韬;琚亚平;张楚华设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本涡轮冷却叶片设计空间降维方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种涡轮冷却叶片设计空间降维方法，方法中，通过N1个贝塞尔曲线的控制点描述涡轮冷却叶片的几何形状；通过对N1个所述控制点进行拉丁超立方体采样获得具有q个叶型的数据库，所述数据库通过本征正交分解降维获取一组正交基模态以描述叶型的几何变化；对所述主要基模态依据基于代理模型优化中初始样本进行建模，采用集成代理模型对每个设计目标进行建模；对每个所述设计目标执行方差分析；移除与目标无关的设计变量；去除相应设计变量后，采用集成代理模型对每个设计目标基于已有设计变量进行建模；如相关系数不提高或者降低，认为变量去除无效，统计得到的变量作为最终设计变量。

本发明授权涡轮冷却叶片设计空间降维方法在权利要求书中公布了：1.一种涡轮冷却叶片设计空间降维方法，其特征在于，其包括以下步骤， 步骤一：确定涡轮冷却叶片的全部设计变量，其包括：涡轮叶片的冷却系统变量和叶片外形相关变量，其中， 涡轮叶片的冷却系统变量由冷却单元类型决定，以得到N1个变量控制冷却系统； 对于叶片外形相关变量，由能够描述叶片几何形状方法决定，以得到N2个变量控制叶片几何形状的变化，并将叶型离散为N3个点； 由此，全部设计变量表示为D1，D1的设计变量个数记为N4，其中N4＝N1+N2； 步骤二：按照第一采样方法，对N2个变量进行采样，以获得q个不同种类的叶片外形；并建立含q个叶型的矩阵，其中， 矩阵的每一行表示每一个叶型的N3个离散点，矩阵不同行表示不同的样本所代表的叶型； 第一采样方法指的是能够在高维设计空间内生成均匀分布的样本的采样方法； 步骤三：对所述含q个叶型的矩阵，通过无监督降维获取q个正交基模态以描述叶型的几何变化； 步骤四：从q个正交基模态中选择N5个正交基模态，并使得N5个正交基模态中包含的广义能大于或等于第一百分比的所有模态能量即可，此时设计变量表示为D2，D2的设计变量个数记为N6，其中N6＝N1+N5； 步骤五：采用代理模型对设计变量D2每个设计目标建模，并记录每一个目标的模型精度；其中设计目标是设计性能指标；模型的精度指的是样本的实际性能指标值与模型预测的性能指标的吻合程度； 步骤六：对每个设计目标执行方差分析，得到设计变量在每个设计目标的主效应与全效应； 步骤七：从设计变量D2中去除与设计目标无关的设计变量，其中，判断设计变量在某个设计目标是否能够去除按如下标准：方差分析中的主效应和全效应的值分别小于第一数量和第二数量；其中， 第一数量的取值范围为1％-3％，如果小于1％，则很难降低变量，如果大于3％，则降低过多设计变量，降低优化效果； 第二数量的取值范围为2％-5％，且大于第一数量，如果小于2％，则很难降低变量，如果大于5％，则降低过多设计变量，降低优化效果； 步骤八：此时剩余的设计变量记为D3，对每个设计目标基于剩余的设计变量D3再次进行建模并记录每一个设计目标的模型精度； 步骤九：判断再次建模后的模型精度是否相比步骤五的模型的精度有所提高：其中，模型的精度通过相应设计目标的均方根误差、决定系数反映模型拟合的精度指标； 1如有提高，则认为变量去除有效，然后按照如下方式再次执行步骤五：将步骤八的设计变量D3赋值给步骤五中设计变量D2，并再次执行步骤五至步骤八； 2如没有提高，则认为变量去除无效，输出最后一次执行步骤五时的设计变量D2，并终止降维。

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