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龙图腾网获悉中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所申请的专利基于自监督Swin Transformer和迁移学习的飞行器旋涡识别训练方法、装置、设备及介质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：CN120508968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511008295.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于自监督Swin Transformer和迁移学习的飞行器旋涡识别训练方法、装置、设备及介质是由邓亮;邓佳康;王岳青;代喆;孙国鹏;王昉设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督Swin Transformer和迁移学习的飞行器旋涡识别训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于自监督SwinTransformer和迁移学习的飞行器旋涡识别训练方法、装置、设备及介质，涉及流体仿真大数据智能分析技术领域，包括：获取目标飞行器的非规则网格速度场数据；将非规则网格速度场数据转换为笛卡尔网格速度场；通过旋涡识别模型的多头注意力机制对笛卡尔网格速度场进行自监督学习，提取分层特征，得到多尺度流动特征；对旋涡识别模型的输出结构微调，将多尺度流动特征通过转置卷积得到旋涡区域的预测值，进行体素级监督训练，得到训练后的旋涡识别模型；旋涡识别模型为基于自监督SwinTransformer预训练策略和迁移学习微调监督训练得到的模型。实现对飞行器流场的三维旋涡准确识别。

本发明授权基于自监督Swin Transformer和迁移学习的飞行器旋涡识别训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督SwinTransformer和迁移学习的飞行器旋涡识别训练方法，其特征在于，包括： 获取目标飞行器的非规则网格速度场数据；其中，所述非规则网格速度场数据为目标飞行器表面的非规则几何外形通过流体力学仿真后生成的速度场数据； 基于坐标变换技术对所述非规则网格速度场数据进行数据转换处理，以得到适用于旋涡识别模型的笛卡尔网格速度场； 通过所述旋涡识别模型的SwinTransformer模块的多头注意力机制对所述笛卡尔网格速度场的速度场分块进行自监督学习，提取分层特征，以得到多尺度流动特征；其中，所述多尺度流动特征包含速度场多尺度空间特征、速度场动力学特征、空间位置与几何约束信息及多尺度流动模式层次化信息； 对所述旋涡识别模型的输出结构进行微调，以将所述多尺度流动特征通过转置卷积得到旋涡区域的预测值，进行体素级监督训练，以得到训练后的旋涡识别模型；其中，所述旋涡识别模型为基于自监督SwinTransformer预训练策略和迁移学习微调监督训练得到的模型。

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