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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种种群预筛和空间约减的代理模型辅助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：CN119962391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510146303.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种种群预筛和空间约减的代理模型辅助优化方法是由陈敏;姜国河;张纪元;唐海龙设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种种群预筛和空间约减的代理模型辅助优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种种群预筛和空间约减的代理模型辅助优化方法，涉及模型优化领域，首先利用代理模型的极低计算成本优势，对种群个体进行预筛选，然后基于预筛选后的个体特征对优化空间进行约减。随后，后续操作均基于预先选择出的个体和约减后的优化空间，从而实现快速优化收敛的目标。另一方面，在优化过程中，该方法充分利用代理模型在发动机总体性能仿真中的加速辅助作用，降低目标函数的评价成本，进一步减少优化计算量。这不仅提升了优化效率，同时也保证了原总体性能仿真模型的精度。

本发明授权一种种群预筛和空间约减的代理模型辅助优化方法在权利要求书中公布了：1.一种种群预筛和空间约减的代理模型辅助优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、针对发动机构型特点，选取参与控制规律优化设计的发动机控制规律变量定义为自变量，确定自变量的初步优化区间； S2、以自变量和发动机工况为输入量，以发动机性能为输出量，训练生成发动机总体性能代理模型； 以自变量和发动机工况作为输入变量，以发动机仿真模型迭代求解收敛获得的猜值向量X为输出变量，训练生成辅助代理模型； S3、基于自变量的初步优化区间，结合发动机总体性能代理模型，进行优化算法初始种群的创建和预筛得到预筛初始种群； S4、根据预筛初始种群的个体特征，对初步优化区间进行约减得到约减优化区间； S5、基于预筛初始种群和约减优化区间，选取目标适应度驱动的种群优化算法，执行种群优化算法的优化搜索步骤结合辅助代理模型对发动机总体性能代理模型完成辅助优化； 其中，S4中根据预筛初始种群的个体特征，对初步优化区间进行约减得到约减优化区间的具体内容为： 根据预筛初始种群的个体中自变量的极值即个体特征，更新初步优化区间的上下界，并引入松弛项k进行调整，其中，更新表达式为： ； 其中，为第j个自变量的新上界，为第j个自变量的新下界，为第1个个体的第j个自变量，为第2个个体的第j个自变量，为第P个个体的第j个自变量，为第j个自变量的初步优化区间长度，k为优化区间长度的等分份数； S5中执行算法的优化搜索步骤中具体内容为： 利用辅助代理模型预测新个体自变量所对应的猜值向量X； 将其作为发动机性能仿真模型的初始猜值，求解获得发动机性能并根据目标适应度函数Fit=fP计算得到目标适应度值； 当满足优化算法的终止条件时，优化过程结束； S1中控制规律变量包括轴转速和可调几何变量，初步优化区间为控制规律变量的上下界，表达式为： ； 其中，m为自变量个数，为第1个自变量，为第2个自变量，为第m个自变量，为的下界，为的上界。

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