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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种对波浪能装置模型试验误差进行模型参数优化的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：CN119538751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510096013.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种对波浪能装置模型试验误差进行模型参数优化的方法是由董晓晨;刘臻;黄超;陶霁;倪和强;宋吉祥;朱贺;李鹏飞;许传礼设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对波浪能装置模型试验误差进行模型参数优化的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对波浪能装置模型试验误差进行模型参数优化的方法，具体涉及模型参数优化技术领域，包括步骤S1、收集长期积累的波浪能装置试验数据，建立试验数据库；步骤S2、正交试验设计；步骤S3、贝叶斯参数优化：基于贝叶斯高斯过程的机器学习方法，对变量因素进行训练优化，从而减小模型试验的比尺效应。本发明通过现有的模型试验参数，对下一次模型参数进行优化选择，从而实现波浪能装置模型比尺效应最小化，通过选定的少量样本点经过机器学习优化方法不断迭代自动选择迭代样本点，降低模型试验的成本，提高试验效率。

本发明授权一种对波浪能装置模型试验误差进行模型参数优化的方法在权利要求书中公布了：1.一种对波浪能装置模型试验误差进行模型参数优化的方法，其特征在于，包括如下步骤； 步骤S1、收集长期积累的波浪能装置试验数据，建立试验数据库； S1.1、数据库分类： S1.1.1、波能装置结构类型：包括振荡浮子式、摆动浮子式、水平振荡体式； S1.1.2、PTO装置类型：包括液压系统、机械系统以及直线发电机形式； S1.1.3、模型缩放比例：依据原型装置的不同选择缩放尺度； S1.1.4、波浪工况：包括波浪工况以及来浪方向； S1.2、数据提取： S1.2.1、基于分类特征多级筛选法：根据波能装置结构类型、PTO装置类型、模型缩放比例、波浪工况，采用多级筛选的方法逐渐缩小数据范围； S1.2.2、关键词匹配与过滤：在数据库中，通过关键词匹配对数据进行初步过滤； S1.3、数据优选： S1.3.1、统计方法回归分析：采用回归分析来建立分类特征与响应之间的关系，并对每个分类特征分配权重，依据这些权重对试验数据进行优选； 步骤S2、正交试验设计； S2.1、变量因素归类，变量因素包括波能装置结构类型、PTO装置类型、模型缩放比例以及波浪工况； S2.2、设计正交试验表，针对四个因素，其中波能装置结构类型、PTO装置类型有三个变量水平，波浪工况和模型缩放比尺各有两个变量水平，为了确保充分覆盖不同因素的组合，选用L18正交表进行试验设计； S2.3、比尺效应评估：比较变量平均比尺效应差值，初步判断变量在比尺效应种所占的重要性，然后进行方差分析判断变量对比尺效应是否有显著影响； 步骤S3、贝叶斯参数优化：基于贝叶斯高斯过程的机器学习方法，对变量因素进行训练优化，从而减小模型试验的比尺效应； S3.1、输入初始样本点； S3.2、最小化目标函数； S3.3、利用贝叶斯优化建立代理模型，该代理模型为高斯过程，用于近似目标函数； S3.4、设定迭代次数，在每次迭代中，利用已知数据通过高斯过程计算代理模型，并由采集函数选取下一个评估点，迭代过程中不断更新代理模型，并根据后验分布调整参数，直至找到最优解，从而减小模型试验的比尺效应。

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