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龙图腾网获悉太行国家实验室申请的专利基于元启发式计算的组合冲压发动机控制规律优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120353139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510828242.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于元启发式计算的组合冲压发动机控制规律优化方法是由陈映雪;刘雄飞;李海旺设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元启发式计算的组合冲压发动机控制规律优化方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于元启发式计算的组合冲压发动机控制规律优化方法，属于航空发动机控制技术领域，包括建立组合冲压发动机模型，确定优化变量；针对每个组合冲压发动机的控制模式，确定约束条件和基于优化变量的目标函数，控制模式包括稳态控制模式和加速控制模式，稳态控制模式包括最低油耗控制模式、最大推力控制模式和最低涡轮前温度控制模式；基于目标函数和约束条件，采用元启发式计算策略对每个控制模式的控制规律进行优化，获得最优控制变量，元启发式计算策略设置为爬行动物搜索算法融合多维学习猎取策略。本申请处理方案，提高了组合冲压发动机控制规律优化的收敛速度，提高了优化效果及发动机性能。

本发明授权基于元启发式计算的组合冲压发动机控制规律优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元启发式计算的组合冲压发动机控制规律优化方法，其特征在于，所述方法包括： 建立组合冲压发动机模型，基于所述组合冲压发动机模型确定优化变量； 针对每个组合冲压发动机的控制模式，确定约束条件和基于优化变量的目标函数，所述控制模式包括稳态控制模式和加速控制模式，所述稳态控制模式包括最低油耗控制模式、最大推力控制模式和最低涡轮前温度控制模式； 基于所述目标函数和所述约束条件，采用元启发式计算策略对每个控制模式的控制规律进行优化，获得最优控制变量，所述元启发式计算策略设置为爬行动物搜索算法融合多维学习猎取策略； 所述爬行动物搜索算法融合多维学习猎取策略包括以下步骤： 进行爬行动物搜索算法的初始化，生成候选解集合； 基于所述候选解集合，进行爬行动物环绕阶段的位置更新； 基于狩猎协调和狩猎合作策略，进行狩猎阶段的位置更新； 基于多维学习猎取策略更新爬行动物位置以提高搜索个体的质量并增加搜索能力，获得当前最佳位置和当前最佳适应度值； 采用贪心策略评估当前最佳位置的个体的适应度值，并保留对于种群位置更新有价值的个体，获得最终的全局最优位置和最佳适应度值； 所述基于多维学习猎取策略更新爬行动物位置，包括： 基于爬行动物的原始位置和爬行动物的新位置构建半径矩阵； 基于半径矩阵以及当前个体和备选个体之间的欧几里得距离构建邻域矩阵； 通过从多个邻域矩阵学习，生成新个体，其中每个新个体的第d维度是基于随机选爬行动物位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太行国家实验室，其通讯地址为：610000 四川省成都市天府新区集萃街619号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。