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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請的專利基于組合智能算法的變速箱參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114756984B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210345039.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/17；該發(fā)明授權(quán)基于組合智能算法的變速箱參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由閆偉;王俊博;李國祥;蔡彥彬;張繼偉;穆松設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于組合智能算法的變速箱參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于組合智能算法的變速箱參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，根據(jù)變速箱檔位數(shù)、最大傳動比和最小傳動比得到等比級數(shù)分配的各檔位傳動比；對等比級數(shù)分配的各檔位傳動比按一定取值范圍和取值步長，得到變速箱傳動比的組合方案；根據(jù)獲取的變速箱傳動比的組合方案以及預(yù)設(shè)動力性模型和燃油經(jīng)濟性模型，基于蟻群算法和人工魚群算法的組合算法，進行多目標(biāo)優(yōu)化確定帕累托最優(yōu)解，根據(jù)需求的不同選擇得到最佳的變速箱傳動比方案；本發(fā)明結(jié)合蟻群算法能夠快速收斂至局部最優(yōu)值和人工魚群算法能夠獲得廣泛的魯棒性優(yōu)勢，形成組合智能算法，考慮動力性和燃油經(jīng)濟性，實現(xiàn)了更準(zhǔn)確和快速的多目標(biāo)優(yōu)化，高效和準(zhǔn)確的得到了變速箱最優(yōu)匹配方案。

本發(fā)明授權(quán)基于組合智能算法的變速箱參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于組合智能算法的變速箱參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于：包括以下過程：確定變速箱檔位數(shù)、最大傳動比和最小傳動比；根據(jù)變速箱檔位數(shù)、最大傳動比和最小傳動比得到等比級數(shù)分配的各檔位傳動比；對等比級數(shù)分配的各檔位傳動比按一定取值范圍和取值步長，得到變速箱傳動比的組合方案；根據(jù)獲取的變速箱傳動比的組合方案以及預(yù)設(shè)動力性模型和燃油經(jīng)濟性模型，基于蟻群算法和人工魚群算法的組合算法，進行多目標(biāo)優(yōu)化確定帕累托最優(yōu)解，根據(jù)需求的不同選擇得到最佳的變速箱傳動比方案；基于各變速箱傳動比的組合方案，進行加速性能仿真試驗和百公里油耗性能仿真試驗，得到各變速箱傳動比方案下動力性能樣本和燃油經(jīng)濟性能樣本；利用動力性能樣本，采用支持向量機進行訓(xùn)練，得到動力模型；利用燃油經(jīng)濟性能樣本，采用支持向量機進行訓(xùn)練，得到燃油經(jīng)濟性模型；將蟻群算法的轉(zhuǎn)移概率與人工魚群算法的覓食行為結(jié)合，將蟻群算法的信息素濃度融入魚群算法的聚群行為，得到將蟻群算法與人工魚群算法融合的組合算法。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東大學(xué)，其通訊地址為：250061 山東省濟南市歷下區(qū)經(jīng)十路17923號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。