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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于全局灵敏度分析的多级叶轮机械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：CN115481500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211008642.7，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于全局灵敏度分析的多级叶轮机械优化方法是由汪祺能;宋立明;郭振东;李军;丰镇平设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局灵敏度分析的多级叶轮机械优化方法在说明书摘要公布了：基于全局灵敏度分析的多级叶轮机械优化方法，包括以下步骤：建立设计空间；在建立的设计空间中获得分布均匀的若干个样本；建立一个记录所有变量数据两两间交互关系的数据表；根据全局灵敏度分析结果，初筛出若干组较可能有相关性的变量组合，由此在初步分解方案的基础上生成r个子任务，对r个子问题分别进行优化；更新子问题的搜索边界，在子问题中验证被初筛出来的变量组合，在优化结束后根据优化得到的子问题代理模型确认两个变量的相关性；重复上述步骤，直到所有样本评估次数达到设置的上限。本发明有效提升了优化的效率；而优化过程逐步地对设计空间进行探索的方式也使得数据挖掘的结果相对于一次性的数据挖掘具有更高的鲁棒性和准确性。

本发明授权基于全局灵敏度分析的多级叶轮机械优化方法在权利要求书中公布了：1.基于全局灵敏度分析的多级叶轮机械优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 以多级叶轮机械部件为设计对象，得到各三维叶片的调整参数，建立设计空间； 在建立的设计空间中获得分布均匀的若干个样本坐标，对其进行性能评估获得这若干个设计样本的优化目标评估值； 使用获得的样本坐标和优化目标评估值建立全局混沌多项式PCE拟合模型；建立一个记录所有变量数据两两间交互关系的交互数据表； 根据当前的交互数据表，生成初步分解方案；根据由全局混沌多项式PCE模型提供的敏感度数值，在初步分解方案的基础上生成r个子任务，对r个子问题分别进行优化； 更新子问题的搜索边界，在子问题中验证被初筛出来的变量组合，在优化结束后根据优化得到的子问题代理模型确认两个变量的交互关系； 重复上述步骤，直到所有样本评估次数达到设置的上限，从样本数据集合中选择样本值最优的样本作为优化的结果，从交互数据集合中获取该设计任务的交互信息知识； 所述在子问题中验证被初筛出来的变量组合；在优化结束后需要根据优化得到的子问题代理模型确认两个变量的交互关系； 使用减一交叉验证分析代理模型的精度； 其中，表示使用除了第个样本以外的样本所建立的模型； 使用摄动法来确认两个变量之间的相关性关系； 其中，和的取值分别设为10000和0.0001；采样所使用的方法为拉丁超立方采样；当代理模型的值大于0.8且值大于0.2时则确认这两个变量之间存在交互关系，将这个结果存入记录所有变量数据两两间交互关系的数据表中。

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