1.一种纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于：包括如下工艺步骤：

1），输入结构参数与流体参数，构建参数化纺丝牵伸风道流体动力学仿真模型，生成流场状态原始数据；

2），对步骤1）的原始数据进行预处理，构建仿真模型输入参数与输出结果的训练数据集；

3），采用支持向量回归模型对步骤2）得到的输入参数与输出结果建立映射关系；

4），基于遗传算法建立多目标优化模型，生成子代种群；

5），选取新一代种群的帕累托前沿解进行流体动力学验证，并将高误差样本加入训练数据集，重新训练步骤3）的支持向量回归模型；

6），重复步骤4‑5），直至多目标优化模型达到收敛条件；

7），输出最优风道结构设计方案，所述方案包括优化后的几何参数、流体参数、性能指标及满足工程约束条件的结果。

2.如权利要求1所述的纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于： 所述步骤1）中，输入的结构参数包括风道截面形状、导流板数量、导流板平面位置、入口/出口直径比、弯曲段曲率半径；

流体参数包括入口风速、湍流强度、流体密度及粘度；

仿真模型构建为三维稳态湍流模型，湍流模型选用Realizable k‑ε模型，网格划分通过ICEM CFD实现，网格数量＞50万，边界条件为导流板最小间距、风道总体积、入口/出口比例；

流场状态原始数据包括气流均匀性标准差σ、压力损失系数ΔP及能耗E；其中，气流均匀性标准差公式为：式中：N为风道截面监测点总数，Ti为第i个监测点的风速，为平均风速；

E=ΔP×Q，Q为体积流量。

3.如权利要求1所述的纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于： 所述步骤2）中，预处理包括数据清洗、归一化及特征选择；首先采用3σ准则识别并剔除因回流或数值不稳定导致的异常样本；随后利用Min‑Max归一化方法将不同量纲的输入参数映射至[0,1]区间；

最后基于Pearson相关系数|r|＞0.7筛选与气流均匀性、压力损失、能耗强相关的特征变量，剔除冗余参数。

4.如权利要求1所述的纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于： 所述步骤2）中，仿真模型的输入包括几何与流体参数，输出为风速分布、压力损失和气流均匀性，两者共同构成训练数据集。

5.如权利要求1所述的纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于：所述步骤3）中，支持向量回归的核函数选用径向基函数，其表达式为：其中，输入向量am，an由风道几何参数与流体参数构成，具体包括导流板位置坐标、入口/出口直径比、弯曲段曲率半径、入口风速，以及湍流强度；核带宽 用于调节模型对导流板局部气流扰动的敏感度。

6.如权利要求1所述的纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于：所述步骤4）具体为：通过设定导流板数量、位置、曲率半径和入口/出口直径比的设计变量范围，结合初始化种群、适应度函数与遗传操作，实现优化模型的构建；

其中，采用拉丁超立方采样生成初始种群，保证参数空间均匀覆盖；

适应度函数定义为气流均匀性标准差σ、压力损失ΔP和能耗E的加权综合目标，其具体计算公式为：式中：α、β、γ为权重系数；

遗传操作包括锦标赛选择、均匀交叉和高斯变异，通过不断迭代生成子代种群。

7.如权利要求1所述的纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于：所述步骤5）具体为：对每代帕累托前沿解进行流体动力学验证，若支持向量回归模型预测值与实际值的相对误差＞10%，则将该样本标记为高误差样本并加入训练集；每迭代5代后，通过增量学习策略更新支持向量回归模型。

8.如权利要求7所述的纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于：所述增量学习策略为：在不重新训练全部样本的情况下，将新增高误差样本并入训练集；仅针对新增样本对支持向量回归模型的超参数C与γ进行优化，采用贝叶斯优化方法，并限制调整幅度在±10%范围内。

9.如权利要求1所述的纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于：所述步骤6）的收敛条件具体为：连续3代适应度函数变化率＜1%，或总迭代次数达50代时终止优化。

10.如权利要求1所述的纺丝牵伸风道结构的设计方法，其特征在于：所述步骤7）的工程约束条件包括：导流板最小间距≥50 mm；

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风道总体积≤0.5 m；

入口/出口比例≤3:1。