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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利一種制冷設備壓縮機配管方案的智能篩選方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116108882B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211694557.0，技術領域涉及：G06N3/04；該發明授權一種制冷設備壓縮機配管方案的智能篩選方法是由盧劍偉;任遠凱;黃克;李生宸;劉逸;唐景春;劉向農設計研發完成，并于2022-12-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種制冷設備壓縮機配管方案的智能篩選方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種制冷設備壓縮機配管方案的智能篩選方法，包括以下步驟：1給定壓縮機艙模型及各管路起止點數據，并獲得多個不同的管路布置方案；2抽取每個方案的特征數據，并組成一個特性樣本；3對特征樣本進行歸一化；4將訓練樣本輸入聚類算法計算多個中心；5將中心及樣本訓練不同樣本類的神經網絡，并將這些網絡組合；6用訓練好的結果對測試方案進行篩選并輸出滿足要求的結果。本發明能解決要求定性、經驗化且特征差異大的制冷設備壓縮機管路的篩選問題，從而為壓縮機配管提供更合理的管路方案，并能提高管路設計工作的效率。

本發明授權一種制冷設備壓縮機配管方案的智能篩選方法在權利要求書中公布了：1.一種制冷設備壓縮機的管路布置方案篩選方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：獲取壓縮機艙模型及各管路起止點的數據，從而隨機生成J個不同管路的布置方案B＝[b1,b2,…,bj,…,bJ]，其中，bj表示第j個管路的布置方案，且Pj,1表示第j個管路的起點，Pj,i表示第j個管路的第i個拐點，nj表示第j個管路的終點序號；Pj,i＝[xi,yi,zi]T，xi,yi,zi表示第j個管路的點Pj,i在笛卡爾坐標系中的三維坐標；J為布置方案總數； 步驟2：抽取第j個管路的布置方案bj的特征序列tj，從而得到特征集合T＝[t1,t2,…,tj,…,tJ]T并進行歸一化處理后，得到歸一化后的特征集合S，其中，sj表示第j個歸一化后的特征序列； 步驟3：將歸一化后的特征集合S分為訓練樣本和測試樣本并對訓練樣本給定分值集合其中，表示訓練樣本中第j1個特征序列，且λj1,k表示中第p個特征，表示對應的分值，表示測試樣本中第j2個特征樣本，j1＝1,2,…,J1，j2＝1,2,…,J2，J1表示訓練樣本中的特征序列數，J2表示測試樣本中的特征樣本數，且J1+J2＝J； 步驟4：設置類別總數為N，并對訓練樣本進行聚類，從而將訓練樣本分為N個類別集合[A1,A2,…,An,…,AN]及其對應的聚類中心[c1,c2,…,cn,…,cN]，其中，An表示第n個類別集合，且 表示An中第l個特征序列，l＝1,2,…,Ln，Ln表示An中特征序列總數，cn表示第n個類別集合An的聚類中心，且cn＝[μn,1,μn,2,…,μn,p,…,μn,P]，μn,p表示cn的第p個特征，n＝1,2,…,N； 步驟5：從N個聚類中心[c1,c2,…,cn,…,cN]中選取K個合格的聚類中心，并分別作為K個RBF神經網絡[R1,R2,…,Rk,…,RK]的中心，再將K個RBF神經網絡[R1,R2,…,Rk,…,RK]組合為一個神經網絡模型R；從而利用N個類別集合[A1,A2,…,An,…,AN]對所述神經網絡模型R進行訓練，得到訓練后的神經網絡模型R′；其中，Rk表示第k個RBF神經網絡； 步驟6：將測試樣本輸入訓練后的神經網絡模型R中進行處理，篩選出優秀特征樣本集合則第q個優秀特征樣本對應的管路方案為從而得到滿足壓縮機減振構型要求管路的集合為

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