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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利基于混合网络和多策略粒子群算法的主喷嘴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：CN119903756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510379152.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于混合网络和多策略粒子群算法的主喷嘴优化方法是由沈敏;肖风进;李康迪;徐海涛;周嘉诚;余联庆设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合网络和多策略粒子群算法的主喷嘴优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合网络和多策略粒子群算法的主喷嘴优化方法，属于气体动力学数据处理技术领域。基于混合网络和多策略粒子群算法的主喷嘴优化方法，利用深度学习神经网络结合机器学习算法，构建一种主喷嘴结构参数与速度的回归模型，采用改进的牛顿拉夫逊INRBO优化算法对卷积神经网络‑注意力机制‑随机森林CNN‑Attention‑RF回归模型进行超参数优化，通过改进的混合模型预测主喷嘴射流沿轴线不同监测点的速度，继而使用异构改进的动态粒子群HIDMS‑PSO优化算法找到代理模型预测的最高速度对应的主喷嘴结构参数，提高喷气织机引纬效率，降低研发成本和周期，具有重要的理论意义和工程价值。

本发明授权基于混合网络和多策略粒子群算法的主喷嘴优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合网络和多策略粒子群算法的主喷嘴优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立主喷嘴的三维流场数值模型，选取主喷嘴设计参数的数据，仿真模拟不同主喷嘴结构对应的三维流场模型内外流场分布规律，提取中心轴线速度曲线，并设计实验装置验证中心轴线监测点速度，获得包含轴线速度和主喷嘴结构设计参数的数据样本，并对数据样本进行预处理； S2、构建CNN-Attention-RF混合模型； S3、基于INRBO算法对CNN-Attention-RF混合网络模型的超参数进行优化； S4、INRBO-CNN-Attention-RF模型通过训练预测不同结构主喷嘴轴线气流速度； S5、基于多策略粒子群优化算法获得主喷嘴的最优结构参数，提高主喷嘴射流速度，从而提高引纬效率； 所述S3中，INRBO算法具体包括以下步骤： 1）初始化参数； 2）用混沌序列进行初始化种群； 3）自适应惯性权重计算，使用动态调整的惯性权重； 4）应用牛顿-拉夫逊搜索策略，根据最优解和最差解的差异调整向量的位置更新； 5）判断随机数是否小于差异因子；如果随机数差异因子则进行TAO更新，如果随机数≥差异因子，则进行局部最优检测，当局部最优检测检测到最优解的改进小于预设阈值，则增加停滞计数器，当停滞计数器达到一定次数时，判定当前搜索陷入局部最优，触发混沌扰动，使用混沌扰动Logistic映射更新解的位置，对当前位置施加扰动，使粒子跳出局部最优区域，恢复全局搜索能力； 6）判断是否迭代终止，如果迭代终止更新收敛曲线记录最佳，输出结果。

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