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龙图腾网获悉辽宁工程技术大学申请的专利一种基于混合型群体智能优化算法的焊接梁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：CN115600291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211285203.0，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于混合型群体智能优化算法的焊接梁设计方法是由刘威;郭旭颖;牛英杰设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合型群体智能优化算法的焊接梁设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于混合型群体智能优化算法的焊接梁设计方法，涉及焊接梁设计技术领域。该方法首先定义焊接梁的数学模型，确定焊接梁设计的目标函数及约束条件；再对ChOA和AOA算法进行优化，得到改进的黑猩猩优化算法IChOA和算术优化算法IAOA，搭建基于IChOA和IAOA的混合型群体智能优化算法；再通过该混合型群体智能优化算法求解焊接梁设计的目标函数，得到焊接梁设计的最优方案；该方法弥补了黑猩猩算法和算术优化算法的不足，并将二者融为一体，得到性能优越的混合型群体智能优化算法，将该算法应用于焊接梁设计优化问题，大大降低了焊接梁的设计成本。

本发明授权一种基于混合型群体智能优化算法的焊接梁设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合型群体智能算法的焊接梁设计方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、确定焊接梁设计的目标函数及约束条件； 将焊接梁的数学模型定义为：，其中，焊接梁包括四个物理属性：焊缝宽度h，夹条长度l，梁长t和梁宽b；将这四个物理属性作为焊接梁设计的设计变量，记为；则表示由4个设计变量构成的一组设计方案； 设定焊接梁设计的目标函数为： ； 约束条件为： ； ； ； ； ； ； ； 其中，为焊接应力，为弯曲应力，为梁的变形，为失稳临界载荷，、、分别为焊接应力、弯曲应力及梁的变形的最大值，P为扭矩； 步骤2、分别优化ChOA和AOA算法，得到改进的黑猩猩优化算法IChOA和算术优化算法IAOA，搭建基于IChOA和IAOA的混合型群体智能优化算法，记作H-IChOA-IAOA； 首先，针对ChOA算法，一方面优化收敛因子的非线性衰减模式，另一方面在位置更新式中引入基于曼哈顿距离的偏好权重；其次，针对AOA算法，用正弦和余弦函数映射当前个体所在空间位置信息，并取代AOA中由区间向量决定的乘子；最后，抽取黑猩猩种群中20%个体执行IAOA优化流程； 所述收敛因子的非线性衰减模式采用下式进行优化： ； 式中，为收敛因子的初始值，为收敛因子的最终值，和分别为当前迭代次数和最大迭代次数； 步骤3、基于步骤2搭建的基于IChOA和IAOA的混合型群体智能优化算法求解焊接梁设计的目标函数，得到焊接梁设计的最优方案； 步骤3.1、初始化黑猩猩种群，黑猩猩初始位置即步骤1中四个设计变量的初始值，构建的矩阵作为解空间，其中N为种群数量； 步骤3.2、将焊接梁设计的目标函数作为适应度函数，计算黑猩猩种群适应度，确定攻击者、阻碍者、驱逐者和追赶者位置； 步骤3.3、对黑猩猩个体的位置进行更新； 180%黑猩猩个体采用下式更新位置： ； ； 其中，、、、分别表示攻击者、障碍者、驱逐者和追赶者更新前的位置信息，、、、分别表示攻击者、障碍者、驱逐者和追赶者更新后的位置信息，为当前黑猩猩个体的位置；，，为混沌映射，和的值由rand函数在之间随机生成，是代表性动机影响的混沌映射矢量； 220%黑猩猩个体采用如下方式更新位置： 随机生成区间的随机数、和，当时，黑猩猩个体按如下公式更新位置： ； 当时，黑猩猩个体按如下公式更新位置： ； 式中，是第代黑猩猩的位置，是第代黑猩猩的位置，表示最优个体位置，也即攻击者位置，分别为当前个体相对于攻击者、阻碍者、驱逐者和追赶者的基于曼哈顿距离的偏好权重，MOA指数学优化器加速函数，MOP指数学优化器概率，、和为区间的随机数，是一个无穷小数，为映射函数，表示一种映射关系； 所述数学优化器加速函数MOA的定义式为： ； 式中，表示加速函数的最大值，表示加速函数的最小值； 数学优化器概率MOP的定义式为： ； 式中，为一个敏感参数，并在迭代中定义开发精度，在此取值为5； 偏好权重的计算式为： ； 式中，分别为当前个体相对于攻击者、阻碍者、驱逐者和追赶者的曼哈顿距离； 映射函数的表达式为： ； 步骤3.4、检查黑猩猩个体的位置更新后解的范围是否超过设计变量的取值范围，若超过则使用该设计变量的边界值替换该超过范围的解； 步骤3.5、判断当前迭代次数是否小于最大迭代次数，若是，则返回步骤3.2，否则输出目标函数的最小值作为焊接梁的最小设计成本，当前找到的解作为最优焊接梁设计方案。

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