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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配评价及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：CN119830764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510239080.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配评价及优化方法是由梁爽;毛军逵;贺振宗;康乐;梁凤丽;蒋新勇设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配评价及优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种航空SOFC‑GT混合动力系统功率匹配评价及优化方法，首先，确定航空SOFC‑GT混合动力系统在典型工况下的总功率需求，并基于该需求选择不同的SOFC和GT功率输出组合；接着，确定多个关键性能评估指标，并通过雷达图进行直观评估；然后，建立功率匹配性能预测模型，并基于BP神经网络进行训练，以便预测不同功率匹配方案的性能；在此基础上，删除冗余目标后利用多目标优化得到Pareto最优前沿；最后，通过TOPSIS决策方法，选择最接近理想解的功率匹配方案。本发明为航空SOFC‑GT混合动力系统功率匹配提供了一种高效、可靠的方法，适用于航空领域的混合动力系统设计。

本发明授权一种航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配评价及优化方法在权利要求书中公布了：1.一种航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配评价及优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，明确航空SOFC-GT混合动力系统典型工况下总功率需求，根据需求确定SOFC和GT的功率输出组合，不同的功率输出方案进行匹配，保证系统满足整体功率需求； 步骤2，确定关键的性能评估指标，将步骤1中不同的SOFC和GT的功率输出组合进行性能评估，性能的评估以雷达图的形式呈现，用来展示不同匹配方案在各项指标上的表现，直观地比较不同功率匹配方案的优劣； 步骤3，建立功率匹配性能预测模型，将步骤2获得的匹配方案作为输入数据集，对应的性能评价指标作为输出数据集，并随机划分为训练集、测试集、验证集，分别用于功率匹配性能预测模型中参数的拟合、优化以及验证； 步骤4，基于BP神经网络模型，将步骤3中得到的训练集用来训练神经网络模型，验证集和测试集则用于对神经网络模型进行验证与测试，提高模型泛化能力；通过神经网络模型对数据进行训练与测试得到输入特征和对应输出的非线性映射关系，得到不同SOFC和GT功率匹配方案的性能预测模型，其建立的抽象函数模型为： 其中，Sp为SOFC输出功率和GT输出功率的集合；Snet为不同SOFC和GT功率匹配方案的性能预测模型；系统总重量mtotal，系统热效率ηheat，系统发电效率ηele，燃油消耗率mfuel，CO2排放率ηCO2，GT输出功率为EGT，SOFC输出功率为ESOFC； 步骤5，利用目标集合聚类删除冗余目标，从而确定构造Pareto最优前沿所需的最少目标数目，以满足所需功率的同时，最小化燃油消耗率，最大化系统热效率，最小化燃油消耗率为目的，建立SOFC和GT功率匹配方案下性能评价指标的多目标优化模型，并确定SOFC和GT输出功率变化的约束条件： 步骤6，在步骤5中建立的多目标优化模型的基础上，采用MATLAB多目标遗传算法用于解决多目标函数的优化问题，通过选择、交叉和变异来搜索最优解的近似集合，获得Pareto解集； 步骤7，采用TOPSIS决策方法，根据不同功率匹配方案与理想解之间的距离进行比较，选择最接近理想解的方案，TOPSIS方法通过计算每个方案与理想解的距离，以及与负理想解的距离，综合评判每个方案的优劣，在多目标优化中做出最优决策，确保所选的功率匹配方案在各项指标上表现最佳。

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