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龙图腾网恭喜沈阳工业大学申请的专利基于自适应差分变异人群搜索算法的叶片结构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：CN115017633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210409349.5，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于自适应差分变异人群搜索算法的叶片结构优化方法是由孙兴伟;李宜霖;杨赫然;董祉序;刘寅;李姗姗设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应差分变异人群搜索算法的叶片结构优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于自适应差分变异人群搜索算法的叶片结构优化方法，获取初始涡轮流量计的仿真仪表系数特性曲线，并计算仪表系数线性度误差δ；以流量计叶片半径、叶片边缘厚度、叶片倾斜角度三个结构参数作为设计变量，仪表系数线性度误差δ为输出目标值，进行仿真正交试验；基于仿真数据，应用响应面法拟合出目标值关于设计变量的二次回归拟合方程；以拟合方程作为适应度函数，通过基于自适应差分变异的人群搜索算法，以适应度值最小为优化目标，进行结构参数寻优；使用优化后的叶片结构进行模拟仿真，获得优化后的仪表系数曲线。本发明通过改进后的人群搜索算法，实现对叶片结构参数的精准寻优，并提升流量计的计量精度。

本发明授权基于自适应差分变异人群搜索算法的叶片结构优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应差分变异人群搜索算法的叶片结构优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一、获取初始涡轮流量计的仿真仪表系数特性曲线，并计算仪表系数线性度误差δ；步骤二、以流量计叶片半径、叶片边缘厚度、叶片倾斜角度三个结构参数作为设计变量，仪表系数线性度误差δ为输出目标值，进行仿真正交试验；步骤三、基于仿真数据，应用响应面法拟合出目标值关于设计变量的二次回归拟合方程；步骤四、以步骤三中的拟合方程作为适应度函数，通过基于自适应差分变异的人群搜索算法，以适应度值最小为优化目标，进行结构参数寻优；步骤五、使用优化后的叶片结构进行模拟仿真，获得优化后的仪表系数曲线；自适应差分变异人群搜索算法的算法流程如下：Step1初始化，对搜索者位置进行随机赋值，产生初始种群popi；Step2评价，计算搜索个体的适应度值；Step3变异，根据当前最佳位置gbestr1,t和两个随机位置popr2,t和popr3,t，对初始种群进行自适应差分变异操作，产生变异种群popi,t+1；Step4搜寻，计算每个搜寻者搜索方向以及搜索步长αi；Step5位置更新，根据搜索方向和步长进行位置更新；Step6获取搜寻者个体最佳适应度值fitgbesti，若当前搜寻者适应度值fitifitgbesti，则用fiti替换fitgbesti；Step7获取搜寻者全局最佳适应度值fitzbesti，若当前搜寻者适应度值fitifitzbesti，则用fiti替换fitzbesti；Step8迭代计算t+1；Step9当达到最大迭代次数时，停止搜索输出最优结构参数组合以及最小线性度误差值；否则，转至Step2；人群搜索算法的自适应差分变异操作如下：popi,t+1＝gbestr1,t+F·popr2,t-popr3,t式中，popi,t+1为变异种群；r1、r2、r3为种群数范围内随机生成的三个整数，且互不相等；gbestr1,t为当前最佳搜索位置；popr2,t和popr3,t分别为种群中随机两个搜索位置；F为自适应差分变异算子，通常为[0,2]范围内的一个实常数因数；其表达式如下： 式中，F0取0.3。

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