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龙图腾网恭喜湘潭大学申请的专利掘进巷道的通风参数优化方法及粉尘浓度控制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：CN119623308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510153093.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权掘进巷道的通风参数优化方法及粉尘浓度控制方法是由王晋淼;肖俊;范方铭;朱俊超;盛宇;唐文玲;张淇;张寰宇;荣良涛设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本掘进巷道的通风参数优化方法及粉尘浓度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种掘进巷道的通风参数优化方法及粉尘浓度控制方法，包括获取目标掘进巷道在不同通风参数下的巷道风流‑粉尘数据信息；基于多项式回归算法对获取的数据信息进行拟合；基于拟合结果和实际数据的差值进行数据清洗；以通风参数为优化对象，以粉尘浓度为优化目标，采用多目标粒子群优化算法、多目标遗传算法和多项式回归算法，进行目标掘进巷道的通风参数优化；根据得到的优化解集，基于Pareto前沿解集得到目标掘进巷道的最优通风参数，完成目标掘进巷道的通风参数优化。本发明不仅实现了目标掘进巷道的通风参数优化和粉尘浓度控制，而且可靠性更高，精确性更好。

本发明授权掘进巷道的通风参数优化方法及粉尘浓度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种掘进巷道的通风参数优化方法，其特征在于包括如下步骤：S1.获取目标掘进巷道在不同通风参数下的巷道风流-粉尘数据信息；S2.基于多项式回归算法对步骤S1获取的数据信息进行拟合；S3.基于步骤S2得到的拟合结果和实际数据的差值，对步骤S1获取的数据信息进行数据清洗；S4.根据步骤S3得到的数据信息，以通风参数为优化对象，以粉尘浓度为优化目标，采用多目标粒子群优化算法、多目标遗传算法和多项式回归算法，进行目标掘进巷道的通风参数优化；具体实施时，包括如下步骤：根据步骤S3得到的数据信息，以风筒悬挂高度、风筒距侧帮距离和风筒距工作面距离作为通风参数和优化对象，以风筒悬挂高度的布置范围、风筒距侧帮距离的布置范围和风筒距工作面距离的布置范围作为约束条件，以独头巷道内驾驶员处粉尘浓度、行人侧呼吸高度处粉尘浓度和巷道呼吸高度处粉尘浓度作为优化目标，采用多目标粒子群优化算法进行目标掘进巷道的通风参数优化；优化过程中，采用多目标遗传算法和多项式回归算法相结合的方法，计算独头巷道内驾驶员处粉尘浓度、行人侧呼吸高度处粉尘浓度和巷道呼吸高度处粉尘浓度；所述的多目标遗传算法和多项式回归算法相结合的方法，具体包括如下步骤：（1）种群初始化：根据设定的初始学习率的取值范围，采用随机策略生成初始种群，同时设置迭代次数为0；（2）根据初始种群，采用多项式回归算法，计算初始种群中各个个体的适应度值；所述适应度值为第一评估指标RMSE和第二评估指标；（3）针对初始种群，进行快速非支配排序，以将初始种群划分为若干个层级；在各层级中，计算各个个体的拥挤距离；（4）在初始种群中选择父代个体，对父代个体进行基因重组以生成新的子代个体；对新的子代个体进行基因变异，以增强种群的多样性；（5）迭代次数增加2；（6）合并父代、子代种群，采用多项式回归算法，计算合并后种群中各个个体的适应度值；所述适应度值为第一评估指标RMSE和第二评估指标；（7）对合并后种群，进行快速非支配排序，以将合并后种群划分为若干个层级；在各层级中，计算各个个体的拥挤距离；（8）生成新的父代，对父代个体进行基因重组以生成新的子代个体；对新的子代个体进行基因变异，以增强种群的多样性；（9）对迭代次数进行判定：若迭代次数达到设定值，则判定迭代结束，输出最优的参数；否则，迭代次数增加1，并返回步骤（6）进行下一轮的迭代；S5.根据步骤S4得到的优化解集，基于Pareto前沿解集，得到目标掘进巷道的最优通风参数，完成目标掘进巷道的通风参数优化。

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