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龍圖騰網獲悉襄陽群龍汽車部件股份有限公司申請的專利一種基于多目標粒子群算法和PCA的壓鉚質量優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119740332B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411862832.4，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權一種基于多目標粒子群算法和PCA的壓鉚質量優化方法是由岳斯坦;王長福;安炯;牛建波;方春玉設計研發完成，并于2024-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多目標粒子群算法和PCA的壓鉚質量優化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于多目標粒子群算法和PCA的壓鉚質量優化方法。該一種基于多目標粒子群算法和PCA的壓鉚質量優化方法，通過對多目標粒子群算法中的定義參數進行非線性變換以及田口實驗有效的評估不同參數組合對響應目標的影響；通過PCA對田口試驗的得出的信噪比進行主成分分析，根據主成分分析得到的數據來作為多目標粒子群算法的適應度函數來對粒子的適應度值進行計算，能夠簡化高維數據，提取主要信息成分，降低了問題的復雜度，使得優化過程更加高效，主成分分析能夠提取出影響信噪比的非線性成分，從而幫助多目標粒子群算法更好地處理非線性優化問題。

本發明授權一種基于多目標粒子群算法和PCA的壓鉚質量優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多目標粒子群算法和PCA的壓鉚質量優化方法，包括有如下步驟，其特征在于： S1、確定壓鉚機臺控制參數集、壓鉚設計參數集以及響應集，構建以機臺控制參數集、壓鉚設計參數集為定義參數的多目標粒子群算法模型并初始化模型參數； S2、對壓鉚機臺控制參數集、壓鉚設計參數集以及響應集進行非線性處理，來得到壓鉚后的性能指標； 所述S2中的對對壓鉚機臺控制參數集、壓鉚設計參數集以及響應集進行非線性處理，采用對數函數和冪函數進行非線性變換，具體公式如下： ； 其中：是壓鉚后的性能指標，是常數項，和是表示設計參數與機臺控制參數之間交互作用的回歸系數，和分別代表第個壓鉚設計參數和第個機臺控制參數的值，是對數變換的常數項，用于調整對數變換的基準點，是與冪函數相關的冪次項，表示的非線性效應，和分別代表壓鉚設計參數和機臺控制參數的數量； S3、以壓鉚后的性能指標為品質特性，選擇影響品質特性的機臺控制參數集和壓鉚設計參數集的各個參數，采用田口法為每個參數設定不同水平構建正交實驗表來進行試驗，求取多組信噪比； 所述S3中考慮品質特性接近目標值的程度和受噪聲干擾的波動情況，根據響應集內的三個響應目標用以下公式分別計算信噪比： ； 其中，為信噪比，，是品質特性的期望值，是品質特性的標準差，根據上述公式可求得： 響應目標為的信噪比數據：； 響應目標為的信噪比數據：； 響應目標為的信噪比數據：； 其中n時響應目標的實驗次數； S4、對多組信噪比序列進行主成分分析，根據主成分分析結果來構建多目標粒子算法的適應度函數； 所述S4中的對信噪比序列進行主成分分析，包括如下子步驟： S4.1、將響應目標j的信噪比數據組成一個數據矩陣X，其中每一行代表一個樣本，每一列代表一個相應目標的信噪比； ； S4.2、對數據矩陣X進行標準化處理，的到標準化矩陣，計算過程如下： ； 其中，是i個響應目標的均值，是第i個響應目標的標準差； S4.3、計算協方差矩陣；使用標準化后的數據矩陣來計算協方差矩陣C，計算過程如下： ； 其中，C為協方差矩陣，n表示觀測值數量，表示矩陣的轉置矩陣； S4.4、對協方差矩陣進行特征值分解，得到特征值，=（、、），和特征向量，，特征向量構成主成分方向； S4.5、選擇主成分，將標準化后的矩陣數據投影到選的主成分構成的子空間中； ； 投影矩陣由選定的特征向量構成； S4.6、計算主成分得分，主成分得分矩陣T計算過程如下： 其中為標準化后的矩陣，W為特征向量矩陣； S4.7、根據主成分分析得到的數據來建立多目標粒子群算法的適應度函數，首先計算每個粒子在每個主成分方向上的投影得分，通過將粒子位置向量與第j個主成分的特征向量進行點積來實現，計算過程如下： ； 其中，是粒子的第k個分量，是特征向量的第k個分量，m是粒子的維度也是主成分分析中變量的數量； S4.8、計算適應度函數分量，為每個主成分方向計算粒子的適應度值，計算過程如下： ； 其中，和分別是原始數據在第j個主成分方向上投影得分的均值和標準差，wj是根據特征值確定的權重； S4.9、根據適應度函數分量來建立最終的適應度函數，如下： ； 其中，，分別對應主成分方向； S5、根據適應度函數來計算每個粒子的適應度值，使用非支配排序的方法來評估粒子的適應度，更新個體最優位置以及外部存檔，并計算出擁擠度； S6、對粒子進行迭代優化，更新粒子的速度以及位置，并計算更新后的每個粒子的適應度值，并更新個體最佳位置以及外部存檔； S7、在每一輪迭代結束后，判斷是否達到最大迭代次數T，若是則滿足終止條件，算法停止運行，若否則返回S6重新計算直至滿足最大迭代次數； S8、在算法停止運行后，輸出外部存檔中的非支配解作為最優壓鉚質量參數組合。

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