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龙图腾网恭喜中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心申请的专利基于多目标优化的飞行器动力系统选择方法、装置和设备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：CN119475604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510051876.7，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于多目标优化的飞行器动力系统选择方法、装置和设备是由贾蕴发;王小平;姚叶明;张啸;周禹男;陈丽君设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标优化的飞行器动力系统选择方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多目标优化的飞行器动力系统选择方法、装置和设备。本申请提供的方法，包括：以最大化全局适应度为目标，以动力系统的推力满足预设最小飞行要求为第一约束条件、动力系统的总重量不能超过结构上限为第二约束条件、动力系统的总成本不能低于预设最大经济成本为第三约束条件构建目标优化问题；构建目标优化问题的适应度函数；根据适应度函数，以最大化全局适应度为目标，求解目标优化问题的最优解，并将求解出的最优解确定为选择好的动力系统；连续变量基于粒子群优化算法更新位置。本申请提供的基于多目标优化的飞行器动力系统选择方法，用于在飞行器设计初期自动化地选择最适合的动力系统，实现动力系统的智能匹配。

本发明授权基于多目标优化的飞行器动力系统选择方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的飞行器动力系统选择方法，其特征在于，所述方法包括：以最大化全局适应度为目标，以动力系统的推力满足预设最小飞行要求为第一约束条件、动力系统的总重量不能超过结构上限为第二约束条件、动力系统的总成本不能低于预设最大经济成本为第三约束条件构建目标优化问题；其中，所述目标优化问题将动力系统的配置参数映射为粒子群的搜索空间，每个粒子包括一种动力系统的一组配置参数，每个粒子的位置由用于表征该动力系统的类型的离散变量和用于表征该动力系统的配置参数的连续变量组成；构建所述目标优化问题的适应度函数；其中，所述适应度函数为综合考虑航程、输出功率、重量、可靠性和成本的适应度函数；根据所述适应度函数，以最大化全局适应度为目标，求解所述目标优化问题的最优解，并将求解出的最优解确定为选择好的动力系统；所述根据所述适应度函数，以最大化全局适应度为目标，求解所述目标优化问题的最优解，包括：采用混沌初始化策略获得初始的粒子群，并根据所述第一约束条件、所述第二约束条件和所述第三约束条件，筛除不符合约束条件的粒子；针对每个粒子，基于该粒子的位置和所述适应度函数，确定该粒子的适应度值，并根据各个粒子的适应度值，确定当前的全局最优解和各个粒子的局部最优解；根据当前迭代次数，确定当前迭代过程中的随机扰动因子；根据当前迭代次数、预设的初始惯性权重、预设的最小惯性权重和预设的最大迭代次数，确定当前迭代过程中的惯性权重；针对每个粒子中的连续变量，基于粒子群优化算法，根据所述惯性权重更新该粒子的速度，并根据该粒子更新后的速度、该粒子当前的位置和所述随机扰动因子，更新该粒子的位置；针对每个粒子中的离散变量，基于贝叶斯推理更新该粒子的位置；所述针对每个粒子中的离散变量，基于贝叶斯推理更新该粒子的位置，包括：针对每个粒子，根据预先为动力系统类型设置的子适应度函数，计算该粒子选取各个动力系统类型的条件概率值；利用贝叶斯公式，根据初始时为各个动力系统类型分配的先验分布值和该粒子选取各个动力系统类型的条件概率值，确定该粒子选取各个动力系统的后验概率值；根据该粒子选取各个动力系统的后验概率值，选择概率值最大的动力系统类型对应的后验概率值作为该粒子更新后的位置；在满足预设终止条件，输出全局最优解作为所述目标优化问题的最优解时，在不满足预设终止条件时，再次执行根据所述第一约束条件、所述第二约束条件和所述第三约束条件，筛除不符合约束条件的粒子的步骤；其中，在求解所述目标优化问题的最优解的过程中，在每次迭代的过程中，所述离散变量基于贝叶斯推理更新位置；所述连续变量基于粒子群优化算法更新位置。

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中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁经济技术开发区水阁路33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”。