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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种直线导轨优化设计方法、设备、介质和程序产品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：CN121615429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610140302.1，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种直线导轨优化设计方法、设备、介质和程序产品是由杨赞;褚福齐;杜兴;朱林;宋新鑫;潘琼;曾金设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种直线导轨优化设计方法、设备、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种直线导轨优化设计方法、设备、介质和程序产品，包括：1基于直线导轨结构及静态载荷分析，构建能同时优化刚度、模态与重量的仿真模型及MaOP设计模型；2基于拉丁超立方与多样性准则产生精英种群，获得精英种群的各目标值并建立数据库，构建高斯过程函数模型；3设计基于OCC的混合变异操作产生子代导轨集合；4设计DEP驱动的DPM进化策略产生候选导轨集合，选出最优候选导轨；5获取最优候选导轨的各目标值，更新数据库及高斯过程函数模型，返回步骤3，直至所有优化目标达到要求，输出最优参数取值。本发明能够有效平衡针对直线导轨的刚度、模态与重量的MaOP进程，实现更高的精度以及更优的综合性能。

本发明授权一种直线导轨优化设计方法、设备、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种直线导轨优化设计方法，其特征在于，所述方法包括： S1，以直线导轨的滑块、滚道、滚珠与导轨尺寸参数为设计参数，基于直线导轨结构特性并结合静态载荷分析，构建能同时优化刚度、模态与重量三个优化目标的仿真模型及MaOP设计模型； S2，根据设计参数取值范围构造设计空间，基于拉丁超立方与多样性准则产生精英种群，对精英种群仿真评估来获得各目标值，建立数据库并构建高斯过程函数模型； S3，结合目标的分类，从数据库中选出第一类个体集和第二类个体集，采用基于OCC的混合变异操作产生第一类子代导轨集合和第二类子代导轨集合，其中，所述混合变异操作的公式如下： ， ， 上式中，表示第一类协同变异操作，表示第二类协同变异操作，表示第一类协同变异操作产生的第个第一类临时子代个体向量，表示第二类协同变异操作产生的第个第二类临时子代个体向量，表示第一个从第一类个体集中随机选择的个体向量，表示第二个从第一类个体集中随机选择的个体向量，表示第三个从第一类个体集中随机选择的个体向量，表示第四个从第一类个体集中随机选择的个体向量，表示第五个从第一类个体集中随机选择的个体向量，表示第一个从第二类个体集中随机选择的个体向量，表示第二个从第二类个体集中随机选择的个体向量，表示第三个从第二类个体集中随机选择的个体向量，表示第四个从第二类个体集中随机选择的个体向量，表示第五个从第二类个体集中随机选择的个体向量，表示第二类协同变异操作的第一个变异因子，表示第二类协同变异操作的第二个变异因子，表示第一类协同变异操作的第一个变异因子，表示第一类协同变异操作的第二个变异因子； S4，结合高斯过程函数模型预测，选出第一类子代导轨集合的第一类目标集和第二类子代导轨集合的第二类目标集，采用DEP驱动的DPM进化策略产生候选导轨集合，并筛选最优候选导轨，其中，所述采用DEP驱动的DPM进化策略产生候选导轨集合的步骤，具体包括：根据均匀分布随机数从第一类子代导轨集合中随机挑选一个子代个体向量作为基准点，对于每个设计参数，结合均匀分布随机数，如果均匀分布随机数小于，是第一类子代导轨集合中第个子代个体向量的第个设计参数的维度效应概率，则执行所述DPM进化策略生成第一类候选个体向量；同样地，从第二类子代导轨集合中随机挑选一个子代个体向量作为基准点，对于每个设计参数，结合均匀分布随机数，如果均匀分布随机数小于，是第二类子代导轨集合中第个子代个体向量的第个设计参数的维度效应概率，则执行所述DPM进化策略生成第二类候选个体向量；将所有的第一类候选个体向量和第二类候选个体向量合并构成候选导轨集合； S5，对最优候选导轨进行仿真评估获取最优候选导轨的各目标值，并更新数据库及高斯过程函数模型，返回步骤S3直至所有目标达到要求，输出最优参数取值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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