浙江理工大学彭来湖获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种纺丝牵伸风道结构的设计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：CN121009803B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511535590.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种纺丝牵伸风道结构的设计方法是由彭来湖;侯良美;应志平;汝欣;胡旭东设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种纺丝牵伸风道结构的设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种纺丝牵伸风道结构的设计方法，包括如下步骤：1，输入结构参数与流体参数，构建参数化纺丝牵伸风道流体动力学仿真模型，生成流场状态原始数据；2，对原始数据进行预处理，构建仿真模型输入参数与输出结果的训练数据集；3，采用支持向量回归模型对输入参数与输出结果建立映射关系；4，基于遗传算法建立多目标优化模型，生成子代种群；5，选取新一代种群的帕累托前沿解进行流体动力学验证，并将高误差样本加入训练数据集，重新训练支持向量回归模型；6，重复步骤4‑5，直至多目标优化模型达到收敛条件；7，输出最优风道结构设计方案。本发明实现了风道结构的多目标优化，提升气流均匀性。
本发明授权一种纺丝牵伸风道结构的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于：包括如下工艺步骤： 1，输入结构参数与流体参数，构建参数化纺丝牵伸风道流体动力学仿真模型，生成流场状态原始数据； 2，对步骤1的原始数据进行预处理，构建仿真模型输入参数与输出结果的训练数据集； 3，采用支持向量回归模型对步骤2得到的输入参数与输出结果建立映射关系； 4，基于遗传算法建立多目标优化模型，生成子代种群； 5，选取新一代种群的帕累托前沿解进行流体动力学验证，并将高误差样本加入训练数据集，重新训练步骤3的支持向量回归模型； 6，重复步骤4-5，直至多目标优化模型达到收敛条件； 7，输出最优风道结构设计方案，所述方案包括优化后的几何参数、流体参数、性能指标及满足工程约束条件的结果。
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浙江理工大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市钱塘区白杨街道下沙高教园区2号街928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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励