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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种无线充电线圈的帕累托最优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：CN121745042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610236783.6，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权一种无线充电线圈的帕累托最优设计方法是由尹芳辉;郭晓婷;赵一晖设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线充电线圈的帕累托最优设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无线充电线圈的帕累托最优设计方法、介质、线圈及系统，涉及无线电能传输技术领域。本发明通过获取场景参数和约束条件，定义优化的边界条件和输入；通过将权重向量融入强化学习的状态空间，利用深度强化学习强大的探索能力作为一种高效的搜索工具，快速遍历复杂的解空间，从而高效、全局性地探索并获取反映传输效率与抗偏移性能之间完整权衡关系的帕累托最优解集。本发明利用深度强化学习高效地探索设计空间，获得完整的帕累托最优解集，从而能够根据不同的设计偏好快速选择最优线圈参数，显著缩短设计周期，并确保设计的线圈在物理性能上达到最优权衡。

本发明授权一种无线充电线圈的帕累托最优设计方法在权利要求书中公布了：1.一种无线充电线圈的帕累托最优设计方法，其特征在于，所述帕累托最优设计方法由计算机执行，所述帕累托最优设计方法包括以下步骤： S100、确定优化边界，所述优化边界至少包括场景参数、决策变量和约束条件；所述场景参数用于表征无线电能传输系统的运行条件；所述决策变量用于表征发射线圈的几何参数；所述约束条件用于约束所述决策变量； S200、基于所述优化边界建立表征所述发射线圈性能的数学模型，所述数学模型包含多个目标函数，所述目标函数至少包括传输效率函数和抗偏移特性指标函数； S300、构建智能体的状态空间和动作空间，所述状态空间至少包含一个权重向量，所述权重向量用于动态调整所述多个目标函数在优化中的优先级；所述动作空间中的动作向量通过参数映射机制确定所述决策变量； S400、基于深度强化学习训练所述智能体，并在训练过程中收集满足所述约束条件的决策变量及所述决策变量在目标函数中对应的函数值； S500、从收集的所述决策变量和所述函数值中，提取帕累托最优解集；并从所述帕累托最优解集中选择最优的决策变量作为所述发射线圈的最终设计参数。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279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”。

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