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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利基于多目标动态权衡的泥泵封水量自适应优化方法及装置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：CN121145383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511688520.0，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于多目标动态权衡的泥泵封水量自适应优化方法及装置是由范世东;龙哲诚;危卫;江攀;高谦设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标动态权衡的泥泵封水量自适应优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多目标动态权衡的泥泵封水量自适应优化方法及装置，该方法包括：多相流仿真建模与数据生成、叶轮间隙识别与自校准、磨损‑产量特性建模与识别，以及最优策略分析与输出，适用于疏浚工程中泥泵的参数调节与运行控制。本发明可以有效降低泥泵叶轮间隙的磨损，提高泥泵的工作效率和使用寿命。

本发明授权基于多目标动态权衡的泥泵封水量自适应优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标动态权衡的泥泵封水量自适应优化方法，其特征在于，包括： 构建泥泵的仿真模型，以所述泥泵的叶轮间隙为标签，根据不同叶轮间隙下仿真模型的输入特征和输出响应生成有标签数据集； 将所述有标签数据集作为训练样本建立高斯过程正向代理模型，以学习所述输入特征和叶轮间隙整体与所述输出响应之间的映射关系，并使用测试样本确定所述高斯过程正向代理模型的预测均值和预测方差； 根据所述预测均值和预测方差，判断不同叶轮间隙下高斯过程正向代理模型的预测结果之间的差异是否显著，在不显著的情况下对所述叶轮间隙进行删减或引入新的输入特征； 根据最终的输入特征和叶轮间隙构建LightGBM分类器，将所述泥泵的当前输入特征和当前输出响应输入LightGBM分类器，得到所述LightGBM分类器输出的泥泵的当前叶轮间隙； 根据所述泥泵的当前叶轮间隙对应的叶轮磨损模型，确定所述泥泵的磨损率，根据所述泥泵的当前叶轮间隙对应的产量物理模型，确定所述泥泵的产量，所述叶轮磨损模型用于拟合所述磨损率与所述泥泵的工况之间的关系，所述产量物理模型用于拟合产量与所述泥泵的工况、封水注入量之间的关系； 当工期紧迫时，以所述产量为刚性约束，通过单目标优化所述泥泵的封水注入量，使得在保证产量要求的前提下最小化磨损率；当工期相对宽裕时，通过多目标优化所述泥泵的封水注入量，使得所述产量最大且磨损率最小； 通过以下公式确定所述高斯过程正向代理模型的预测均值和预测方差： ； ； 其中，为预测均值，为预测方差，为高斯过程正向代理模型的测试样本输入，g为叶轮间隙，为仿真模型的输入特征，K为训练样本的核矩阵，为测试样本与训练样本的协方差向量，T为转置操作，为噪声方差，y为所述高斯过程正向代理模型关于测试样本的输出，I是一个对角线上全为 1、其余元素为 0 的矩阵； 根据所述预测均值和预测方差，判断不同叶轮间隙下高斯过程正向代理模型的预测结果之间的差异是否显著，包括： 若满足，则确定高斯过程正向代理模型的预测结果之间的差异显著，否则差异不显著，为第一预设阈值； 以所述产量为刚性约束，通过单目标优化所述泥泵的封水注入量，使得在保证产量要求的前提下最小化磨损率，包括： 构建所述单目标优化的目标函数为： ； 其中，为磨损率函数，为所述泥泵的封水注入量，g为叶轮间隙，x为输入特征； 构建产量刚性约束为： ； 其中，为产量需求，产量不少于产量需求，时间周期为T； 构建泥泵的扬程约束为： ； 其中，为泥泵的扬程，为泥泵的系统阻力要求，n为叶轮转速，为泵出口总体积流量； 构建NPSH安全裕量约束为： ； 其中，为有效汽蚀余量，为必需汽蚀余量，为汽蚀余量差值； 构建管路的流速约束为： ； ； 其中，为管路的流速，为临界流速，d代表颗粒粒径，为经验系数，为固体颗粒密度，为流体密度； 采用差分进化法实现全局寻优搜索，构建自适应惩罚函数： ； 其中，为自适应惩罚函数，决策变量，为约束违例量，为系数，j为约束索引，j=1、2、3分别对应临界流速约束、汽蚀约束和功率约束； 在差分进化法完成全局搜索后，得到最优解： ； 其中，和为求解的所述泥泵的最优封水注入量和最优输入特征； 通过多目标优化所述泥泵的封水注入量，使得所述产量最大且磨损率最小，包括： 将产量和磨损率都定义为优化目标，构建双目标优化函数： ； 其中，为磨损率函数，为产量函数，为所述泥泵的封水注入量，g为叶轮间隙，x为输入特征； 构建产量刚性约束为： ； 其中，为产量需求，产量不少于产量需求，时间周期为T； 构建泥泵的扬程约束为： ； 其中，为泥泵的扬程，为泥泵的系统阻力要求，n为叶轮转速，为泵出口总体积流量； 构建NPSH安全裕量约束为： ； 其中，为有效汽蚀余量，为必需汽蚀余量，为汽蚀余量差值； 构建管路的流速约束为： ； ； 其中，为管路的流速，为临界流速，d代表颗粒粒径，为经验系数，为固体颗粒密度，为流体密度； 定义决策变量以及目标函数和： ； ； 初始化种群，随机生成多个个体，每个个体对应一个参数组合，并且确保个体满足基本物理范围； 使用目标函数对每个个体进行计算，若计算结果不满足约束条件，采用惩罚函数进行修正： ； 其中，为惩罚函数，为或，为约束违例量，为系数，j为约束索引，j=1、2、3分别对应临界流速约束、汽蚀约束和功率约束； 利用快速非支配排序对个体进行分层，确定不同解在磨损率与产量两个目标上的优劣关系； 通过拥挤度距离计算保持解的多样性，采用锦标赛选择选出优秀个体，结合交叉与变异操作生成新的候选解； 在多代迭代过程中不断更新与筛选种群，最终获得磨损率与产量之间的最优折中解集。

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