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龙图腾网恭喜北京交通大学申请的专利一种EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化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：CN113741211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202110584344.1，技术领域涉及：G05B17/02；该发明授权一种EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化方法是由胡准庆;张欣设计研发完成，并于2021-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于发动机技术领域，公开了一种EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化方法，所述EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化方法包括：增压发动机工作过程仿真模型的建立及验证；米勒循环增压发动机的系统特性仿真分析；EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化算法构建；遗传算法的米勒循环发动机EGR系统与增压系统的参数优化。本发明以某国产发动机作为论文研究的原型发动机，建立涡轮增压汽油机各子系统工作过程的数学模型，并将基于GT‑POWER建立的汽油机仿真计算模型与试验数据进行对比，验证该模型的准确性，有助于推动高效率国产混动汽油机设计和提升发动机整机性能，具有重要的学术价值意义和工程应用价值。

本发明授权一种EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化方法，其特征在于，所述EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化方法包括：增压发动机工作过程仿真模型的建立及验证；米勒循环增压发动机的系统特性仿真分析；EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化算法构建；遗传算法的米勒循环发动机EGR系统与增压系统的参数优化；所述EGR系统与增压系统的集成优化匹配的优化算法构建，包括：多目标优化就是运用一种合适的优化方法，在已经建立的仿真模型的基础上，对模型中相关的模型参数进行优化，使仿真模型达到优化目标；多目标优化问题的数学模型一般包括三个要素：优化变量、目标函数和约束条件；1优化变量优化变量通常是一组参数，根据不同的标定目标和对象，所选取的优化变量也不同；在进行参数的优化匹配时，通常可以预先给定优化变量的参数值，并将一些不需要优化的参数设置为常量；一组优化变量构成优化空间中的一个向量，整个优化标定过程就是在整个优化空间中寻找一组优化变量值，使其满足标定目标，并同时满足约束条件；n个优化变量a1，a2，a3，...，an构成一个数组，表示为a1，a2，a3，...，an；在优化标定的过程中会产生很多个数组，当优化变量越多时，即n越大，产生的数组越多，问题就越复杂，在计算求解的时候难度也越大，所需时间也越长；2目标函数通常用一个标准来衡量每组优化变量的优劣，这个标准就可以表示为目标函数；在进行参数优化时，这个函数是一个由优化变量表达的可计算函数，用来评价一组优化变量的好坏；此标定目标函数可以表示为：maxy＝fX＝[f1x,f2x,...,fmx]T；式中：f1x,f2x,…,fmx表示m个目标函数；fix表示m个由优化变量空间向目标函数空间的映射函数；3约束条件在多目标优化过程中，优化变量不断变化，以达到目标函数的最佳值，但优化变量取值范围、目标函数值以及其他相关参数都要加以限制和约束，才能提髙优化速度以及优化结果的准确性；约束条件如下所示：gix≤0,i＝1,2,…,q；hjx＝0,j＝1,2,…,p；式中：gix≤0定义q个不等式约束条件；hjx＝0定义p个等式约束条件；基于遗传算法的多目标优化模型需要给出Pareto最优解集的定义：多目标优化问题通常不存在最优解，因为目标之间存在相互作用，也就难以同时使全体目标得到最优化结果；但存在一个解集，各个解无优劣之分，称为非支配解集或Pareto最优解集，所述Pareto最优解集的数学描述为：对于给定的多目标优化问题maxfx，若有可行解x*∈S且无其他x∈S满足fix≤fix*，i＝1,2，...m，则称x*为maxfx的Pareto最优解；{x*}为Pareto最优解集；对于给定的多目标优化问题maxfx和Pareto最优解集{x*}，它的Pareto最优边界定义为：PF＝{fx＝[f1x,f2x,...,fmx]|x∈{x*}}；由Pareto最优边界定义公式的解集产生Pareto最优边界；其中，实线AB表示两个目标的Pareto最优边界，在此边界上的点都是Pareto最优解；虚线AB与实线AB围成区域上的点为支配解。

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