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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种同时考虑性能指标与质量一致性的电磁继电器多目标参数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：CN119623178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411681787.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种同时考虑性能指标与质量一致性的电磁继电器多目标参数优化设计方法是由梁慧敏;马航宇;王昱博;翟国富;蒋端林;谢勇;徐睿设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种同时考虑性能指标与质量一致性的电磁继电器多目标参数优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种同时考虑性能指标与质量一致性的电磁继电器多目标参数优化设计方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、随机抽样确定决策参数组合样本；步骤2、有限元仿真方法计算参数组合样本吸力；步骤3、建立多模型堆叠的吸力快速计算模型；步骤4、均匀抽样与引入正态分布权重的吸力标准差计算；步骤5、目标函数建立与优化问题降维；步骤6、Pareto最优解集求解与最优参数组合筛选。与其他参数优化方法不同，本发明建立了吸力的快速计算模型，考虑了实际工程应用时的约束情况，真正地逼近了最优参数组合，做到了减小吸力波动的同时优化了吸力均值，具有整体优化效果好、结果客观、时间和人力成本低的优势。

本发明授权一种同时考虑性能指标与质量一致性的电磁继电器多目标参数优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种同时考虑性能指标与质量一致性的电磁继电器多目标参数优化设计方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤1、随机抽样确定决策参数组合样本：步骤11、取吸反力曲线最易相交的两个点A点和B点，定义为衔铁位置关键点；步骤12、决策参数对电磁系统的吸力的影响关系表示为： 其中，x为衔铁位置，xA和xB分别表示衔铁位置A点和B点，FEMFxA,z和FEMFxB,z分别表示A点和B点的吸力受决策参数影响的关系，z是表示决策参数组合的行向量，zi表示第i个决策参数，n表示决策参数的总个数；步骤13、定义决策参数空间为[zi,min,zi,max]的n维超立方体，i＝1,2,...,n，zi,min和zi,max分别表示第i个决策参数的最小取值和最大取值，针对每个决策参数zi将其取值范围划分为M个等宽的层；步骤14、对于每个决策参数zi，从每层均匀抽取一个样本点： 其中，Ui,j是从区间[0,1中均匀抽取的随机数；步骤15、将每个决策参数的抽样结果随机排列后组合，获得决策参数组合训练样本矩阵： 其中，矩阵的任意第k行Zk,·都是一种决策参数组合；步骤16、重复步骤13～步骤15，获得决策参数组合测试样本矩阵： 其中，表示第n个决策参数在第M层随机抽取的测试样本点；步骤2、有限元仿真方法计算参数组合样本吸力：步骤21、利用有限元仿真计算方法，求解决策参数组合训练样本矩阵Z和决策参数组合测试样本矩阵T的每行的决策参数组合情况下的A点和B点的吸力FEMFxA,Zk,·、FEMFxA,Tk,·和FEMFxB,Zk,·、FEMFxB,Tk,·；步骤22、决策参数组合训练样本矩阵Z及其输出的数据集表示为矩阵X，将矩阵X按行划分为2个矩阵，包括训练集X1:h,·和验证集Xh+1:M,·，其中，训练集用于训练快速计算模型；验证集用于在模型训练过程中进行验证，实时评估模型泛化能力，并自适应调节超参数；步骤23、决策参数组合测试样本矩阵T及其输出的数据集表示为矩阵Y，自身作为测试集，用于对建立的快速计算模型进行评估；步骤3、建立多模型堆叠的吸力快速计算模型：步骤31、使用相同的数据集，利用2种不同方法建立2个基础模型，编号为1号模型和2号模型，分别表示为C1x,z和C2x,z；步骤32、在训练1号模型时，通过对每个已知数据点加权平均获得计算结果，待定的模型权重表示为λa，模型表示为： 通过最小化协方差矩阵的方式，求解模型权重λa，列出矩阵方程： 其中，Cov,表示协方差，求解得到模型权重λa和拉格朗日常数μ，使用验证集数据最小化预测误差的方式来确定最佳的超参数；步骤33、在训练2号模型时，通过最小化损失函数找到最优超平面，模型表示为：C2x,za＝w·x,Za,·+b其中，w为待定权重向量，b为待定偏置项，通过构造并最小化目标函数的方式，确定待定系数，目标函数及其约束表示为： 其中，ξa和是松弛变量，c是正则化参数，δ是误差上限常数，通过解这个最小化问题，得到模型的待定权重向量和待定偏置项，使用验证集对模型的正则化参数进行优化，确定最佳的超参数；步骤34、将建立好的2个基础模型进行堆叠，训练最终的吸力快速计算模型，吸力快速计算模型表示为：Cx,za＝β1C1x,za+β2C2x,za其中，β1和β2为2个基础模型的权重参数，通过最小化预测误差求解最佳的权重参数；步骤35、利用决策参数组合测试样本矩阵T计算吸力快速计算模型的均方误差和拟合优度，对吸力快速计算模型进行评估；步骤4、均匀抽样与引入正态分布权重的吸力标准差计算步骤41、由于每个决策参数都服从正态分布，其波动对吸力造成影响使吸力也服从正态分布：FEMF～NμF,σF2其中，μF和σF分别表示吸力分布的均值和标准差；步骤42、利用吸力快速计算模型计算A点和B点的吸力均值与标准差，将决策参数组合z*输入吸力快速计算模型后，输出的结果即为A点和B点的吸力均值： 步骤43、在每个决策参数zi的范围内对决策参数组合进行均匀抽样，每种决策参数组合样本表示为： 其中，表示第i个决策参数的第l个样本点；步骤44、利用决策参数的正态分布概率密度函数进行加权，计算A点和B点的吸力标准差： 步骤5、目标函数建立与优化问题降维：步骤51、定义参数优化问题为： 步骤52、对继电器吸力决策参数优化问题降维，构造整合后的目标函数表示为： 步骤6、Pareto最优解集求解与最优参数组合筛选：步骤61、随机生成初始粒子群： 其中，和分别表示初始粒子位置和初始粒子速度，vmax为最大速度限制常数，Uniform表示在范围内随机取值；步骤62、每次迭代时粒子的位置和速度更新表示为： 其中，和分别表示第t次迭代时的粒子位置和粒子速度，w是惯性权重常数，c1和c2是学习因子常数，r1和r2是在区间[0,1]内均匀分布的随机数；步骤63、设置存档以时刻存储Pareto非支配解，迭代设定的次数后停止，此时存档逼近Pareto最优解集合；步骤64、在最优解集合中根据实际情况衡量A点和B点的吸力均值和标准差的取舍，筛选出所需的最优解，即为优化后的决策参数组合。

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