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龙图腾网获悉江苏师范大学申请的专利一种注塑工艺参数耦合仿真多目标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：CN120911205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511046915.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种注塑工艺参数耦合仿真多目标优化方法是由朱刘玉;范希营;郭永环设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种注塑工艺参数耦合仿真多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种注塑工艺参数耦合仿真多目标优化方法，首先以翘曲变形量最小、体积收缩率最小、锁模力最小作为质量优化目标，构建试验设计与融合预测模型的一体化框架，寻优后获得最优预测模型；然后构建MSI‑MOCGO优化框架对最优预测模型输出进行多目标工艺参数优化；最后基于最优预测模型以及MSI‑MOCGO进行三目标的综合寻优，获取帕累托前沿并选择最优工艺参数组合。利用本发明的方法优化后的工艺参数组合在Moldflow仿真中验证误差均小于5％，翘曲变形量、体积收缩率以及锁模力分别降低了24％、6.3％、7.4％，同时，在ANSYS中进行结构强度验证，结果显示塑件具备良好的结构安全性与刚度。

本发明授权一种注塑工艺参数耦合仿真多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种注塑工艺参数耦合仿真多目标优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤： Step1，以翘曲变形量最小、体积收缩率最小、锁模力最小作为质量优化目标，选取影响这三个目标的工艺参数作为优化设计变量，构建试验设计与融合预测模型的一体化框架，寻优后获得最优预测模型； 构建试验设计与融合预测模型的一体化框架时，试验设计采用在CCD基础上引入LHS局部采样；采用RF、XGBoost、MLP、LSTM构建加权融合预测模型XGBoost-MLP、XGBoost-LSTM、RF-MLP、RF-LSTM，并结合采用GPS初始化策略替代RUN中的随机种群初始化方法的IRUN算法优化融合权重与超参数，寻优获得最优预测模型XGBoost-MLP和XGBoost-LSTM； 构建加权融合预测模型、并结合IRUN算法优化融合权重与超参数时，通过加权平均组合多个基模型的预测值，得到最终预测值，其计算方式如下： 式中：为最终预测值；为参与融合的模型数量；表示第个模型的预测输出，为其对应权重； GPS生成的原始样本点按如下公式进行归一化缩放与映射： 式中：表示第个个体在第个超参数维度的取值；、分别为第个超参数的下限和上限；为第维对应的素数；N为种群规模；D为超参数维度； 同时，IRUN优化算法中的候选解通过以下更新方式得到： 式中：为候选解；为当前解；为随机因素因子；为个体影响因子；为局部和全局搜索因子；为控制搜索步长的自适应因子；为搜索方向；为当前最优解； Step2，构建MSI-MOCGO优化框架对最优预测模型输出进行多目标工艺参数优化； Step3，基于最优预测模型以及MSI-MOCGO，进行三目标的综合寻优，获取帕累托前沿并选择最优工艺参数组合。

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