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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种辅助喷嘴高流速和低耗气量多目标优化设计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：CN120724876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511244417.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种辅助喷嘴高流速和低耗气量多目标优化设计方法是由沈敏;徐海涛;秦冠兴;肖风进;熊小双;周嘉诚;余联庆设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辅助喷嘴高流速和低耗气量多目标优化设计方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种辅助喷嘴高流速和低耗气量多目标优化设计方法，包括：采集喷气织机辅助喷嘴的性能数据，并对其进行预处理；将预处理后的性能数据输入至训练好的变分自编码器，提取潜在特征；将潜在特征输入至基于Transformer的多层感知机，得到增强的潜在特征；将增强的潜在特征经过训练后的XGBoost回归模型，输出优化目标变量；将辅喷出口气流速度作为第一目标值，将耗气量作为第二目标值，并以最大化第一目标值为第一目标，以最小化第二目标值为第二目标，采用多目标优化算法进行优化设计，得到辅喷出口气流速度与耗气量之间的帕累托前沿解；基于帕累托前沿解设计高速引纬、低能耗的喷气织机辅助喷嘴。

本发明授权一种辅助喷嘴高流速和低耗气量多目标优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种辅助喷嘴高流速和低耗气量多目标优化设计方法，其特征在于，包括： S1：采集喷气织机辅助喷嘴的性能数据，并对其进行预处理；所述性能数据包括形状参数和控制变量； S2：将预处理后的所述性能数据输入至训练好的变分自编码器，提取潜在特征；将所述潜在特征输入至基于Transformer的多层感知机，得到增强的潜在特征； S3：将增强的潜在特征经过训练后的XGBoost回归模型，输出优化目标变量，所述优化目标变量包括辅助喷嘴的辅喷出口气流速度和耗气量； S4：将所述辅喷出口气流速度作为第一目标值，将所述耗气量作为第二目标值，并以最大化所述第一目标值为第一目标，以最小化所述第二目标值为第二目标，采用结合鲸鱼迁徙算法、快速非支配排序优化、精英反向学习策略、个体自适应变异和反向扰动策略的多目标优化算法进行优化设计，得到所述辅喷出口气流速度与所述耗气量之间的帕累托前沿解； S5：基于所述帕累托前沿解设计喷气织机辅助喷嘴。

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