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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种发动机性能预测及优化的小样本机器学习强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：CN119903729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411959993.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种发动机性能预测及优化的小样本机器学习强化方法是由何志霞;朱怡自;玄铁民设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种发动机性能预测及优化的小样本机器学习强化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种发动机性能预测及优化的小样本机器学习强化方法，可应用于机器学习领域和能源领域，包括以下步骤：首先，利用随机采样和遗传算法生成足够规模且包含多工况的数据集；对数据进行预处理，包括归一化、工况分类与二维数据的均匀网格插值；利用分类模型实现工况识别。随后，构造基于燃烧参数的特征，筛选出预测精度较高的燃烧参数，并分为一维与二维两类模型分别训练，用于预测发动机性能参数、排放参数以及缸内压力、放热率和温度等关键参数。最终，根据分类识别的结果，对正常燃烧工况的发动机性能进行预测，而对非正常燃烧工况则不直接预测。本方法有效提高了小样本条件下发动机性能预测的准确性和鲁棒性，可有效降低发动机优化设计的成本。

本发明授权一种发动机性能预测及优化的小样本机器学习强化方法在权利要求书中公布了：1.一种发动机性能预测及优化的小样本机器学习强化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据集生成：数据集中包含输入特征和输出参数；利用拉丁超立方采样方法随机生成包含100-1000个样本的输入特征，并利用数值模拟方法计算该输入特征下发动机的输出参数，从而构建初始数据集； S2、数据预处理：对数据集中的输入参数进行归一化处理，对于输出参数中的一维参数，根据缸内平均温度是否超过1100K和声响强度RI是否高于5MWm2划分为正常燃烧、失火、爆震三种工况； 将正常燃烧工况的标签值设置为0，失火工况为1，爆震工况为2，最终整理为数据集1用于分类模型训练，对正常燃烧工况保存其具体的发动机输出参数，整理为数据集2用于回归模型预测，对于数据集中的二维参数，需要按照曲轴转角进行均匀网格插值； S3、工况识别：步骤S2获得的数据集中包含不同的工况，利用机器学习中的分类模型进行训练，实现对不同工况的识别预测； S4、特征构造：步骤S2获得的正常燃烧工况组成的数据集中标签值包含发动机性能参数、燃烧参数和排放参数，其中燃烧参数与性能参数相关，但对发动机性能优化无直接影响；首先用机器学习模型对所有燃烧参数进行训练并预测，并筛选出测试集上决定系数R2大于0.95的参数； S5：一维参数模型训练：控制训练集与测试集与步骤S4相同，将步骤S4筛选出的燃烧参数与发动机运行参数一同作为新的输入特征进行二次训练来预测发动机性能参数和排放参数； S6：二维参数模型训练：与步骤S5一致，在相同的训练集和测试集上，将步骤S4筛选出的燃烧参数、发动机运行参数和曲轴转角值一同作为新的输入特征机器学习模型训练来预测发动机缸内压力、放热率和温度参数； S7：发动机性能预测：对于给定的发动机运行参数，先利用步骤S3所训练的分类模型进行识别，如果为正常燃烧工况，则采用步骤S5和S6所训练的预测模型进行具体性能参数的预测；若为非正常燃烧工况，则不具体预测发动机性能参数。

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