发明专利已授权

基于NSGA-II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法

📄 申请号：CN202411482498.X 📄 发布日：2026/05/12

著录项目信息

申请日

2024-10-23

公开号

CN119005019A

公开日

2024-11-22

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F30_23 , G06N3_0499 , G06N3_086 , G06F111_06 ,

技术画像

所属领域

绝缘子多目标优化神经网络固化工艺 RBF神经网络参数优化绝缘子

应用场景

电力设备制造, 绝缘子生产, 工艺参数优化, 复合材料固化

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摘要

本发明公开了基于NSGA‑II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法，包括以下步骤：建立盆式绝缘子固化仿真模型；通过仿真软件模拟得到盆式绝缘子固化仿真模型的仿真数据，将仿真数据随机划分为训练集和测试集；使用训练集对RBF神经网络进行训练，将测试集输入训练后的测试RBF神经网络进行测试，预测结果符合误差要求时训练完成；通过NSGA‑II算法及训练好的RBF神经网络对模型参数进行多目标优化，得到帕累托前沿解集；通过TOPSIS法对帕累托前沿解集计算筛选得到最优解，参数优化完成。基于NSGA‑II和RBF神经网络的盆式绝缘子固化过程参数优化方法，减小了盆式绝缘子的残余应力，同时也降低了生产成本，提升了绝缘子的整体性能，还实现了经济效益的最大化。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种起重机用升降装置

当前第 / 件

一种业务数据资源运营系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：102 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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