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龙图腾网恭喜浙江众合科技股份有限公司申请的专利基于GWO-SVM模型的机笼散热器优化设计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：CN115146499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210702757.X，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于GWO-SVM模型的机笼散热器优化设计方法是由刘丹丹;陈锬;周在福;陈峰;许平川设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GWO-SVM模型的机笼散热器优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于GWO‑SVM模型的机笼散热器优化设计方法，包括如下步骤：S1、构建散热器的几何模型，几何模型通过有限元分析仿真软件处理后得到数据集；S2、采用GWO算法优化SVM模型的惩罚因子c和核函数g构建GWO‑SVM模型；S3、通过数据集对构建GWO‑SVM模型进行训练，并对GWO‑SVM模型进行可靠性分析；若GWO‑SVM模型可靠，执行S4；若GWO‑SVM模型不可靠，则加入更新因子对GWO‑SVM模型重新训练；S4、得到仿真预测结果，通过有限元分析仿真软件计算得到GPU仿真温度值；S5、筛选数据集中温度值为Tn值以下的结构参数；获得GPU温度对应的散热器结构参数调整最优解。根据灰狼算法对SVM模型进行训练，可以快速得到预测温度数值，减少试产时间。

本发明授权基于GWO-SVM模型的机笼散热器优化设计方法在权利要求书中公布了：1.基于GWO-SVM模型的机笼散热器优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建散热器的几何模型，几何模型通过有限元分析仿真软件处理后得到数据集； S2、采用GWO算法优化SVM模型的惩罚因子c和核函数g构建GWO-SVM模型； S3、通过数据集对构建GWO-SVM模型进行训练，并对GWO-SVM模型进行可靠性分析；若GWO-SVM模型可靠，执行S4；若GWO-SVM模型不可靠，则加入更新因子对GWO-SVM模型重新训练； S4、得到仿真预测结果，通过有限元分析仿真软件计算得到GPU仿真温度值； S5、筛选数据集中温度值为Tn值以下的结构参数；结合散热器的温度分布图和空间最大包络，获得GPU温度对应的散热器结构参数调整最优解； S2中，采用GWO算法优化SVM模型的惩罚因子和核函数包括如下步骤： S21、初始化GWO算法，包括确定灰狼种群N；确定待优化参数，即惩罚因子c和核函数g；最大迭代次数t，初始化狼、狼、狼的位置；设置狼群位置的边界值，初始化狼群个体的适应度值； S22、随机化更新狼、狼、狼的位置，对狼群所在位置进行调整； S23、遍历每一个狼，计算狼群个体的适应度值，若新个体的适应度值优于旧个体的适应度值，则新个体的位置替代旧个体的位置，保留新个体的适应度值作为目标值； S24、持续迭代GWO算法，当达到最大迭代次数t时，输出惩罚因子c和核函数g，否则持续执行S22-S24。

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