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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种航空发动机暖机流程的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：CN119940180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411797102.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种航空发动机暖机流程的优化方法是由邵发宁;杨超;毛军逵;赵伟辰;王飞龙;陈娉婷设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机暖机流程的优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种航空发动机暖机流程的优化方法，首先，获取发动机历程中高压涡轮最小叶尖间隙δ1、高压压气机最小叶尖间隙δ2、起飞过程中最小推力Fm和全历程中总耗油量TFC同暖机时间Δt和暖机转速NH的对应样本；而后以上述样本为基础，通过人工神经网络建立Δt和NH对δ1、δ2、Fm和TFC的预测模型。最后以实际使用所要求的δ1、δ2、Fm最小值为约束，利用ε‑约束法选取最低所需暖机时间和暖机转速的组合，若组合不唯一，则从结果中选取对应TFC最小的组合，完成对暖机流程的优化。本发明利用人工神经网络建立相关变量随暖机时间和暖机转速的关系，在多约束下利用ε‑约束法选取最低所需暖机时间，科学地优化发动机暖机流程。

本发明授权一种航空发动机暖机流程的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机暖机流程的优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将航空发动机暖机时间和暖机转速作为一个组合，获取不同组合即不同暖机时间和暖机转速下的高压涡轮最小叶尖间隙、高压压气机最小叶尖间隙、起飞过程中最小推力和发动机全历程中总耗油量，作为训练样本； 步骤2，设置暖机过程中的约束条件； 步骤3，以暖机时间和暖机转速为自变量，高压涡轮最小叶尖间隙、高压压气机最小叶尖间隙、起飞过程中最小推力和发动机全历程中总耗油量为因变量，利用人工神经网络建立因变量关于自变量的预测模型，并利用步骤1的训练样本进行训练，得到训练好的预测模型； 步骤4，以暖机时间最小为优化目标，以步骤2设置的约束条件为约束，采用ε-约束法对步骤3训练好的预测模型进行求解，得到暖机时间和暖机转速的若干组合解； 步骤5，若步骤4得到的暖机时间和暖机转速组合解存在，则进入步骤6，否则返回步骤2修改约束条件； 步骤6，若步骤4得到的暖机时间和暖机转速组合解唯一，则进入步骤7；否则选取发动机全历程中总耗油量最小时对应的暖机时间和暖机转速组合解，并进入步骤7； 步骤7，利用步骤6得到的暖机时间和暖机转速进行验证，并得到高压涡轮最小叶尖间隙、高压压气机最小叶尖间隙和起飞过程中最小推力的验证结果，判断验证结果是否在步骤2设置的约束条件内，若是，则将步骤6得到的暖机时间和暖机转速作为最终优化结果；否则，将验证结果放入步骤1的训练样本中，并返回步骤3继续训练。

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