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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种航空发动机数字工程模型的构建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：CN113987686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202111315645.0，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种航空发动机数字工程模型的构建方法是由肖洪;王奉明;林志富;唐轲;王栋欢;李爽;于艾洋设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机数字工程模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于数字工程技术领域，具体涉及一种航空发动机数字工程模型的构建方法。具体技术方案为：一种数字工程模型构建方法，基于数字工程对象所属的待构建模型对应实物和该实物实际工作匹配关系，构建与物理架构完全对应的智能数字工程模型。本发明公布的数字工程模型具备物理规则运行、性能紧密跟踪和动态极速响应的特点，并能同时运用整机试验数据和部件系统级试验数据，有效提高了航空发动机数字工程的精度与速度。

本发明授权一种航空发动机数字工程模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种数字工程模型构建方法，其特征在于：基于数字工程对象所属的待构建模型对应实物和该实物实际工作匹配关系，构建与物理架构完全对应的智能数字工程模型； 包括如下步骤： 1根据数字对象所属的航空发动机类型，列出所要考虑的系统、部件； 2对步骤1所述的部件和系统建立各自对应的子网络； 3通过待构建模型对应实物的实际工作匹配关系对步骤2所构建的主线系统、部件的子网络进行连接； 4添加空气系统、滑油系统和控制系统对应的子网络与步骤3建立的数字模型主体结构连接；根据数字工程模型的构建目的，在步骤3建立的数字工程模型的输入最前端添加机体网络训练层表征动态特征或者直接输入试车、高空台试验环境参数特征，在模型的最终输出端添加特征映射网络作为最终输出参数，形成部件系统级整机数字工程模型； 步骤4输入特征或输入参数为基于待构建模型对应实物的连接结构或工作流程顺次将对应的输入参数呈时序序列逐批激活； 按传统神经网络的搭建方法搭建下述各子网络层，模型的主要结构和流程如下： S01：数字工程模型的S01层是机体训练网络层；其输入为发动机整体全局推进参数，输出作为S02进气道训练网络层的输入参数之一； S02：S02为进气道训练网络层；其输入参数为S01的输出参数及进气参数，输出参数作为风扇训练网络层S03的输入参数之一； S03：S03为风扇训练网络层，其输入参数为进气道训练网络层S02的输出参数、滑油系统训练网络层S3的输出参数和控制系统训练网络层S4的输出参数及风扇参数，输出参数作为压气机训练网络层S04的输入参数之一； S04：S04为压气机训练网络层；其输入参数为风扇训练网络层S03的输出参数、滑油系统训练网络层S3的输出参数和控制系统训练网络层S4的输出参数及压气机参数，输出参数作为燃烧室训练网络层S05的输入参数之一； S05：S05为燃烧室训练网络层；其输入参数为压气机训练网络层S04的输出参数和控制系统训练网络层S4的输出参数及燃烧室参数，输出参数作为高压涡轮训练网络层S06的输入参数之一； S06：S06为高压涡轮训练网络层；其输入参数为燃烧室涡轮训练网络层S05的输出参数、空气系统网络训练层S2的输出参数和滑油系统训练网络层S3的输出参数及高压涡轮参数，输出参数作为低压涡轮训练网络层S07的输入参数之一； S07：S07为低压涡轮训练网络层；其输入参数为高压涡轮训练网络层S06的输出参数、滑油系统训练网络层S3的输出参数、空气系统网络训练层S2的输出参数及低压涡轮参数，输出参数作为混合室训练网络层S08的输入参数之一； S08：S08为混合室训练网络层；其输入参数为低压涡轮训练网络层S07的输出参数、外涵道网络层S1的输出参数及混合室参数，输出参数作为加力燃烧室训练网络层S09的输入参数之一； S09：S09为加力燃烧室训练网络层；其输入参数为混合室训练网络层S08的输出参数及加力燃烧室参数，输出参数作为喷管训练网络层S10的输入参数之一； S10：S10为喷管训练网络层；其输入参数为加力燃烧室训练网络层S08的输出参数、控制系统训练网络层S4的输出参数及喷管参数，输出参数通过多层神经训练网络层最终传递到参数输出层S11； S11：S11为网络最终的参数输出层；输出参数主要设置为航空发动机的主要输出性能指标； S1：S1为外涵道网络训练层；其输入参数为风扇训练网络层S03的输出参数及外涵道系统的内部参数，输出参数作为混合室网络训练层S08的输入参数； S2：S2为空气系统网络训练层；其输入参数为压气机训练网络层S04的输出参数及空气系统的内部参数，输出参数作为涡轮网络训练层S06、S07的输入参数； S3：S3为滑油系统网络训练层；其输入参数为滑油系统的内部参数，输出参数作为S03、S04、S06及S07的输入参数； S4：S4为控制系统网络训练层；其输入参数为控制系统的内部参数，输出参数作为S03-S05及S10的输入参数；将压气机部件拆分出多级叶片元件，为每一级叶片级建立对应的元件网络，根据压气机试验中的级间测量参数一一对应至相应的叶片级，每一级叶片级对应的元件网络的输入包含上一级元件子网络的输出特征参数和对应的测量特征参数，建立的细化部件子网络，形成元件级航空发动机整机数字工程模型。

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