江西五十鈴汽車有限公司趙閔清獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉江西五十鈴汽車有限公司申請的專利基于新型多目標粒子群算法的零部件輕量化優化設計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：CN114048561B 。
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：202111271627.7，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權基于新型多目標粒子群算法的零部件輕量化優化設計方法是由趙閔清;王仕生;黃勤;陳明亮;李成林設計研發完成，并于2021-10-29向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于新型多目標粒子群算法的零部件輕量化優化設計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于新型多目標粒子群算法的零部件輕量化優化設計方法，屬于零部件輕量化優化設計技術領域，其技術方案要點是，包括有限元建模與分析、數學模型建立、改進多目標粒子群算法的求解以及優化結果對比及驗證四大步驟。該種基于新型多目標粒子群算法的零部件輕量化優化設計方法為了克服多目標粒子群算法在無法突出不同目標函數不同重要性、慣性權值因子魯棒性差、全局尋優困難等情況，對基本多目標粒子群算法進行了改進。
本發明授權基于新型多目標粒子群算法的零部件輕量化優化設計方法在權利要求書中公布了：1.基于新型多目標粒子群算法的零部件輕量化優化設計方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：有限元建模與分析，采用有限元分析方法，對待優化零部件的整體進行靜力學計算分析，通過模擬仿真應力計算出結構在受力過程中，應力集中部位或應力最大值點，并提取相關技術參數； S2：數學模型建立，運用數理邏輯方法和數學語言建構科學或工程模型，包括以下步驟： a．模型準備； b．模型假設； c．模型構成； d．模型求解； e．模型分析； f．模型檢驗與結論； S3：改進多目標粒子群算法的求解，運用改進MOPSO算法對各屬性目標函數進行優化求解，對所建立模型中涉及的屬性或設計參數進行優化； 所述運用改進MOPSO算法對各屬性目標函數進行優化具體包括：引入慣性權值因子改進，其中慣性權值+0.1，其中t為迭代次數； 將遺傳算法中的交叉變異思想引入粒子群算法中，使得個體粒子在更新時與個體最優和群體最優先后進行交叉和變異； S4：優化結果對比及驗證，對所優化后的結果進行對比分析與驗證。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江西五十鈴汽車有限公司，其通訊地址為：330000 江西省南昌市望城新區江鈴大道666號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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