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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利基于BP神經網絡粒子群優化與自動化仿真控制的旋耕彎刀造型優化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：CN115935778B 。

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：202210547831.5，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于BP神經網絡粒子群優化與自動化仿真控制的旋耕彎刀造型優化方法是由魯聰;楊靖;龍浪;申團輝;張錦程設計研發完成，并于2022-05-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于BP神經網絡粒子群優化與自動化仿真控制的旋耕彎刀造型優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于BP神經網絡粒子群優化與自動化仿真控制的旋耕彎刀造型優化方法，包括以下步驟：S1、運用VBA在SolidWorks開發用于快速生成旋耕彎刀模型插件；S2、運用批處理開發EDEM控制程序，用于控制彎刀切土仿真進行；S3、運用Python對彎刀切土數據進行處理；S4、運用快速生成彎刀模型插件完成彎刀建模；S5、運用EDEM控制程序完成彎刀切土仿真；S6、運用數據處理程序完成切土仿真數據整理；S7、運用PyTorch構建關于旋耕彎刀造型對旋耕彎刀仿真數據影響的回歸模型并訓練；S8、以旋耕彎刀的切土效果為優化目標建立適應度函數，結合回歸模型對旋耕彎刀尋優；本發明提出的旋耕彎刀造型優化方法，具有效率高，可操作性強、設計靈活、可靠性好及適用面廣等特點。

本發明授權基于BP神經網絡粒子群優化與自動化仿真控制的旋耕彎刀造型優化方法在權利要求書中公布了：1.基于BP神經網絡粒子群優化與自動化仿真控制的旋耕彎刀造型優化方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、以優化旋耕彎刀在切土時的拋土能力、埋茬能力與受到的反力力矩為目標，選定所需控制的旋耕彎刀造型參數； S2、設計并實現用于旋耕彎刀切土仿真的二次開發程序，包括：快速生成彎刀模型程序、旋耕彎刀切土仿真自動控制程序、仿真數據收集整理程序； S3、通過改變選定的旋耕彎刀造型參數值設計多組不同造型旋耕彎刀，使用快速生成彎刀模型程序與SolidWorks以設計造型參數建立旋耕彎刀模型，使用旋耕彎刀切土仿真自動控制程序與EDEM完成多組旋耕彎刀切土仿真，使用仿真數據收集整理程序對旋耕彎刀切土仿真數據進行收集； S4、使用PyTorch建立關于旋耕彎刀造型優化的BP神經網絡回歸模型，并將旋耕彎刀切土仿真數據用于模型訓練； S5：將粒子群算法與回歸模型結合，并建立關于旋耕彎刀切土性能、埋茬性能與受反力力矩的適應度函數，對旋耕彎刀進行尋優。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人電子科技大學，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新區（西區）西源大道2006號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。