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龙图腾网获悉南京航空航天大学;北京动力机械研究所申请的专利基于多基因多目标优化的发动机零部件选配方法及系统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：CN115758767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211486514.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于多基因多目标优化的发动机零部件选配方法及系统是由关东海;马泳博;毛善斌;蒲一民;任春红;杨希英设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多基因多目标优化的发动机零部件选配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多基因多目标优化的发动机零部件选配方法，首先，获取初始多基因种群；初始多基因种群包括多个多基因个体，每一多基因个体为m套发动机零部件选配方案的编码化表示，多基因个体包括多个基因，每一基因为一套发动机的编码化表示，发动机的编码化表示由构成发动机的组件的编码化表示构成，每一组件的编码化表示为一子基因；不同的组件的编码化表示不同，m表示所需装配的发动机数量；然后，将初始多基因种群输入至多目标优化模型中进行迭代优化，并根据最后一次迭代得到的最优个体确定发动机零部件的最优选配方案。本发明使用多基因编码策略增强多目标优化模型的收敛能力，为发动机零部件选配方法提供了更优秀的选配结果。

本发明授权基于多基因多目标优化的发动机零部件选配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多基因多目标优化的发动机零部件选配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤11，获取初始多基因种群；所述初始多基因种群包括多个多基因个体，每一所述多基因个体为m套发动机零部件选配方案的编码化表示，所述多基因个体包括多个基因，每一所述基因为一套发动机的编码化表示，所述发动机的编码化表示由构成所述发动机的组件的编码化表示构成，每一所述组件的编码化表示为一子基因；不同的组件的编码化表示不同，m表示所需装配的发动机数量； 步骤12，将所述初始多基因种群输入至多目标优化模型中进行迭代优化，并根据最后一次迭代得到的最优个体确定所述发动机零部件的最优选配方案，其中，所述多目标优化模型的优化目标包括组件配合成功率、组件配合最优误差以及组件配合一致性； 所述组件配合一致性MC的衡量公式如下： 式中：Cmodulei为组件选配的配合一致性；MC为组件配合一致性；modulei为第i类组件；moduleNumi为第i类组件的选配数量；realRci,j为第i类第j个组件的实际装配径向间隙；为第i类组件实际装配径向间隙的平均值；moduleKind为此装配方案中装配组件类的数量；i∈﹙1,2，...，moduleKind﹚，j∈﹙1,2，...，moduleNum﹚； 所述组件配合成功率的计算公式如下： 式中：SR为此装配方案选配的组件选配成功率；ns为此装配方案选配中合格的组件数量；nt为此装配方案中组件的总数量； 所述组件配合最优误差的衡量公式如下： 式中：bestRci为第i类组件的最优径向间隙；lowbiasi为第i类组件的下偏差；upbiasi为第i类组件的上偏差；A为组件装配超出偏差范围时的惩罚值。

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