买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安工程大学申请的专利一种基于改进遗传算法的曲面分组选择装配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：CN121480106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610007885.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于改进遗传算法的曲面分组选择装配方法是由唐文斌;姜星辰;杨磊鹏;金守峰;陈永当设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进遗传算法的曲面分组选择装配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进遗传算法的曲面分组选择装配方法，属于精密装配领域，包括：确定待装配的基准件与匹配件，并通过采样获取装配界面三维点云数据；以最小化平均间隙与最大间隙为目标，建立加权平方差指标的双目标优化模型；采用改进的遗传算法对所述双目标优化模型进行求解，当迭代次数达到设定阈值时输出最优组映射关系配对索引矩阵；根据最优组映射关系配对索引矩阵，生成基准件与匹配件的最佳匹配组合，完成曲面分组选择装配。本发明解决现有二维尺寸选配方法难以考虑三维形貌误差的局限性，通过构建融合三维形貌参数的双目标优化模型，结合遗传算法的多目标优化策略，实现曲面分组选择装配，提升装配精度与一致性。

本发明授权一种基于改进遗传算法的曲面分组选择装配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进遗传算法的曲面分组选择装配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：确定待装配的基准件与匹配件，并通过采样获取装配界面三维点云数据； S2：以最小化平均间隙与最大间隙为目标，建立加权平方差指标的双目标优化模型； 所述双目标优化模型包括： 最小化平均间隙为： 其中，为基准件或匹配件的数量，表示批量基准件中的第个零件与批量匹配件中的第个零件配对，为参数的权重系数，满足，为微观形貌表征参数的维数，表示基准件的参数向量，表示匹配件的参数向量； 最小化最大间隙为： 所述双目标优化模型的约束包括： 唯一性约束：装配方案表示为映射关系:，要求在选择装配过程中每个匹配件仅被选择一次； 分组约束：将基准件与匹配件划分为个组，基准件的组别为：，匹配件的组别为：，配对需满足： 其中，为基准件的分组集合，为匹配件的分组集合，表示双目标优化模型的目标函数，为基准件的第个分组，为匹配件的第个分组； 非负约束：平均间隙和最大间隙均为非负数； S3：采用改进的遗传算法对所述双目标优化模型进行求解，当迭代次数达到设定阈值时输出最优组映射关系配对索引矩阵； 所述改进的遗传算法包括以下分步骤： A1：初始数据输入，包括初始种群大小、最大迭代次数、交叉概率、变异概率和形貌参数权重向量； A2：采用随机排列生成初始种群：先进行组映射生成，为每个个体生成唯一映射序列，保证基准件的每个组唯一映射到匹配件一个组，再根据映射关系在组内随机排列匹配件的索引，形成一一对应配对关系； A3：对每个个体，遍历其配对索引，计算基准件与匹配件对应形貌表征参数的加权平方差，得到平均间隙和最大间隙作为多目标适应度函数值； A4：结合锦标赛选择法与精英保留策略，选择算子； A5：对选中的父代进行单点交叉，并以设定的变异概率对种群个体进行基因突变； A6：每代进化后，保留当前适应度最优的个体直至进入下一代，每代输出当前最优的平均间隙和最大间隙，直到达到设定迭代次数后终止，输出最终Pareto前沿、最佳配对方案及组匹配关系； S4：根据最优组映射关系配对索引矩阵，生成基准件与匹配件的最佳匹配组合，完成曲面分组选择装配。

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西安工程大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市碑林区金花南路19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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。