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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的在线天地数据融合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：CN119294248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411391510.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息神经网络的在线天地数据融合方法是由沈霖;邱恩鹏;黄达;李民民设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的在线天地数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的在线天地数据融合方法，包括：构建全连接神经网络模型；对全连接神经网络模型的输出值进行物理约束，得到物理信息神经网络模型，通过损失函数将物理约束得到的误差进行反向传播；选择风洞试验数据和试飞数据作为特征输入物理信息神经网络模型，选择试飞数据作为标签，融合天地数据，数据以给定步长在时域上不断更新输入，实现在线融合。本发明方法通过少量高精度试飞数据和大量低精度试验数据，可获得精度较高的融合数据。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的在线天地数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的在线天地数据融合方法，其特征在于，步骤如下： 1构建全连接神经网络模型； 2对全连接神经网络模型的输出值进行物理约束，得到物理信息神经网络模型，将物理约束得到的误差进行反向传播； 3选择x1个维度的风洞试验数据和x2个维度的试飞数据作为特征输入物理信息神经网络模型，1≤x1且x1∈N+，1≤x2且x2∈N+；N+为正整数；选择y个维度的试飞数据作为标签，1≤y≤6且y∈N+，融合天地数据，数据以给定步长在时域上不断更新输入，实现在线融合； 所述步骤2具体包括： 21通过六个自由度飞行动力学方程对全连接神经网络模型的输出值进行物理约束，使其在边界条件约束的情况下，向标签数据收敛，从而得到物理信息神经网络模型，物理约束表达式为： c5＝Iz-IxIy c6＝IxzIy c7＝1Iy 式中，f1,f2,f3,f4,f5,f6为六个自由度飞行动力学方程的残差；p,q,r分别为滚转角速度、俯仰角速度、偏航角速度；Vxb,Vyb,Vzb分别为机体坐标系中的X轴速度、Y轴速度、Z轴速度；为空气动压；S为参考面积；m为机体质量；g为重力系数；θ为俯仰角；φ为滚转角；ax,ay,az分别为机体坐标系中的X轴加速度、Y轴加速度、Z轴加速度；dp,dq,dr分别为滚转角加速度、俯仰角加速度、偏航角加速度；CX,CY,CZ分别为X轴预测力系数、Y轴预测力系数、Z轴预测力系数；Cl,Cm,Cn分别为滚转预测力矩系数、俯仰预测力矩系数、偏航预测力矩系数，Ixz为X轴与Z轴惯性积，Ix,Iy,Iz分别为X轴惯性矩、Y轴惯性矩、Z轴惯性矩； 22通过损失函数将六个自由度飞行动力学方程的残差向0收敛，表达式如下： 式中，Li为第i个损失函数的误差总和，N为各个特征的数据量，Δi为步骤21中的fi,i＝1,2,…,6； 23采用线性加权叠加方法，将物理信息神经网络模型的六个损失函数集成为一个总损失函数，并进行误差反向传播，表达式如下： 式中，Lossj为第j批次更新数据的总损失函数，β1,β2,β3,β4,β5,β6分别为六个损失函数加权值，分别为六个的第j批次更新数据的损失函数。

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