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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專利基于HPSOGA的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片多光譜測(cè)溫方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119577975B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510129397.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/15；該發(fā)明授權(quán)基于HPSOGA的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片多光譜測(cè)溫方法是由孫暢;吳明佳;丁銘設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-05向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于HPSOGA的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片多光譜測(cè)溫方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于HPSOGA的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片多光譜測(cè)溫方法，屬于渦輪葉片測(cè)溫技術(shù)領(lǐng)域，方法包括以下步驟：S1：采集渦輪葉片的多光譜輻射數(shù)據(jù)和背景反射輻射數(shù)據(jù)；S2：初始化HPSOGA算法，隨機(jī)生成初始粒子群；S3：計(jì)算環(huán)境復(fù)雜度因子，更新動(dòng)態(tài)懲罰函數(shù)，計(jì)算動(dòng)態(tài)懲罰函數(shù)的值；S4：構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)；S5：計(jì)算出所有粒子的適應(yīng)度，得到個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解；S6：使用HPSOGA算法更新各粒子的速度和位置，生成新的粒子；迭代執(zhí)行步驟S3?S6至滿足條件，輸出全局最優(yōu)解。本發(fā)明克服了對(duì)渦輪葉片進(jìn)行測(cè)溫時(shí)測(cè)量精度低、穩(wěn)定性差等問題，引入動(dòng)態(tài)懲罰函數(shù)，提高反演測(cè)溫算法的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，采用多目標(biāo)優(yōu)化策略，提升溫度和發(fā)射率計(jì)算的可靠性和穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)基于HPSOGA的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片多光譜測(cè)溫方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于HPSOGA的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片多光譜測(cè)溫方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：用光譜儀采集渦輪葉片的多光譜輻射數(shù)據(jù)和背景反射輻射數(shù)據(jù)； S2：初始化HPSOGA算法的參數(shù)和動(dòng)態(tài)懲罰函數(shù)的參數(shù)，隨機(jī)生成初始粒子群，所述初始粒子群中每個(gè)粒子的信息包含對(duì)渦輪葉片的溫度估計(jì)值和發(fā)射率估計(jì)值； S3：使用所述背景反射輻射數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)境復(fù)雜度因子，并根據(jù)所述環(huán)境復(fù)雜度因子更新動(dòng)態(tài)懲罰函數(shù)的懲罰強(qiáng)度系數(shù)和容忍閾值，根據(jù)普朗克定律計(jì)算每個(gè)粒子的溫度估計(jì)值對(duì)應(yīng)的理論反射輻射值，用所述懲罰強(qiáng)度系數(shù)、容忍閾值和理論反射輻射值所述動(dòng)態(tài)懲罰函數(shù)； S4：計(jì)算每個(gè)粒子的溫度估計(jì)值與發(fā)射率估計(jì)值的誤差值、預(yù)設(shè)溫度值與預(yù)設(shè)發(fā)射率值的誤差值，并構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)； S5：將所述動(dòng)態(tài)懲罰函數(shù)和多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)合并計(jì)算出所有粒子的適應(yīng)度，并根據(jù)適應(yīng)度得到粒子群中各粒子的個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解； S6：根據(jù)所述個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解使用HPSOGA算法更新粒子群中的各粒子的速度和位置，生成新的粒子并加入到粒子群中；迭代執(zhí)行步驟S3-S6至達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)或粒子的適應(yīng)度變化量低于預(yù)設(shè)閾值，輸出全局最優(yōu)解的粒子的溫度估計(jì)值和發(fā)射率估計(jì)值作為渦輪葉片的溫度估計(jì)值和發(fā)射率估計(jì)值； 所述步驟S6中包括以下步驟： 使用PSO算法更新粒子群中的各粒子的速度和位置： 其中，為對(duì)應(yīng)粒子溫度的當(dāng)前速度、為對(duì)應(yīng)發(fā)射率的當(dāng)前速度，為對(duì)應(yīng)粒子溫度的更新后的速度、為對(duì)應(yīng)發(fā)射率的更新后的速度，為對(duì)應(yīng)粒子溫度的當(dāng)前位置、為對(duì)應(yīng)發(fā)射率的當(dāng)前位置，為對(duì)應(yīng)粒子溫度的更新后的位置、為對(duì)應(yīng)發(fā)射率的更新后的位置；ω為PSO算法的慣性權(quán)重、c1、c2為學(xué)習(xí)因子，r1和r2為平衡系數(shù)，pbestT和pbestε分別為溫度和發(fā)射率的個(gè)體最優(yōu)解，gbestT和gbestε分別為溫度和發(fā)射率的全局最優(yōu)解；Tm為粒子的溫度估計(jì)值，εm為粒子的發(fā)射率估計(jì)值； 使用GA算法通過選擇、交叉、變異對(duì)部分解進(jìn)行組合生成新的粒子，將新生成的粒子合并到粒子群中，并按適應(yīng)度由低到高依次刪除與新生成粒子等量的粒子以維持粒子群規(guī)模不變。

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