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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種航空SOFC-GT混合動力系統功率匹配評價及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：CN119830764B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510239080.4，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種航空SOFC-GT混合動力系統功率匹配評價及優化方法是由梁爽;毛軍逵;賀振宗;康樂;梁鳳麗;蔣新勇設計研發完成，并于2025-03-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種航空SOFC-GT混合動力系統功率匹配評價及優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種航空SOFC?GT混合動力系統功率匹配評價及優化方法，首先，確定航空SOFC?GT混合動力系統在典型工況下的總功率需求，并基于該需求選擇不同的SOFC和GT功率輸出組合；接著，確定多個關鍵性能評估指標，并通過雷達圖進行直觀評估；然后，建立功率匹配性能預測模型，并基于BP神經網絡進行訓練，以便預測不同功率匹配方案的性能；在此基礎上，刪除冗余目標后利用多目標優化得到Pareto最優前沿；最后，通過TOPSIS決策方法，選擇最接近理想解的功率匹配方案。本發明為航空SOFC?GT混合動力系統功率匹配提供了一種高效、可靠的方法，適用于航空領域的混合動力系統設計。

本發明授權一種航空SOFC-GT混合動力系統功率匹配評價及優化方法在權利要求書中公布了：1.一種航空SOFC-GT混合動力系統功率匹配評價及優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，明確航空SOFC-GT混合動力系統典型工況下總功率需求，根據需求確定SOFC和GT的功率輸出組合，不同的功率輸出方案進行匹配，保證系統滿足整體功率需求； 步驟2，確定關鍵的性能評估指標，將步驟1中不同的SOFC和GT的功率輸出組合進行性能評估，性能的評估以雷達圖的形式呈現，用來展示不同匹配方案在各項指標上的表現，直觀地比較不同功率匹配方案的優劣； 步驟3，建立功率匹配性能預測模型，將步驟2獲得的匹配方案作為輸入數據集，對應的性能評價指標作為輸出數據集，并隨機劃分為訓練集、測試集、驗證集，分別用于功率匹配性能預測模型中參數的擬合、優化以及驗證； 步驟4，基于BP神經網絡模型，將步驟3中得到的訓練集用來訓練神經網絡模型，驗證集和測試集則用于對神經網絡模型進行驗證與測試，提高模型泛化能力；通過神經網絡模型對數據進行訓練與測試得到輸入特征和對應輸出的非線性映射關系，得到不同SOFC和GT功率匹配方案的性能預測模型，其建立的抽象函數模型為： 其中，Sp為SOFC輸出功率和GT輸出功率的集合；Snet為不同SOFC和GT功率匹配方案的性能預測模型；系統總重量mtotal，系統熱效率ηheat，系統發電效率ηele，燃油消耗率mfuel，CO2排放率ηCO2，GT輸出功率為EGT，SOFC輸出功率為ESOFC； 步驟5，利用目標集合聚類刪除冗余目標，從而確定構造Pareto最優前沿所需的最少目標數目，以滿足所需功率的同時，最小化燃油消耗率，最大化系統熱效率，最小化燃油消耗率為目的，建立SOFC和GT功率匹配方案下性能評價指標的多目標優化模型，并確定SOFC和GT輸出功率變化的約束條件： 步驟6，在步驟5中建立的多目標優化模型的基礎上，采用MATLAB多目標遺傳算法用于解決多目標函數的優化問題，通過選擇、交叉和變異來搜索最優解的近似集合，獲得Pareto解集； 步驟7，采用TOPSIS決策方法，根據不同功率匹配方案與理想解之間的距離進行比較，選擇最接近理想解的方案，TOPSIS方法通過計算每個方案與理想解的距離，以及與負理想解的距離，綜合評判每個方案的優劣，在多目標優化中做出最優決策，確保所選的功率匹配方案在各項指標上表現最佳。

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南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區御道街29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”。