买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉香港理工大学申请的专利流场预测方法、装置、终端设备及存储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：CN117540648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311252989.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权流场预测方法、装置、终端设备及存储介质是由陈争卫;倪一清;芮恩泽;曾广志设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本流场预测方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于流场预测技术领域，提供了流场预测方法、装置、终端设备及存储介质，包括：获取待测点对应的第一坐标，所述待测点为计算域中的坐标点；将所述第一坐标作为预训练的神经网络模型的输入，得到所述神经网络模型输出的第一流场数据，所述第一流场数据反映了所述待测点对应的空气流动状况；其中，所述神经网络模型基于流体控制方程描述的物理规律重构所述计算域内的流场，根据所述流场和所述第一坐标预测所述待测点的空气流动状况，得到所述第一流场数据。本申请可以提高流场预测的准确性。

本发明授权流场预测方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种流场预测方法，其特征在于，包括： 获取待测点对应的第一坐标，所述待测点为计算域中的坐标点； 将所述第一坐标作为预训练的神经网络模型的输入，得到所述神经网络模型输出的第一流场数据，所述第一流场数据反映了所述待测点对应的空气流动状况； 其中，所述神经网络模型基于流体控制方程描述的物理规律重构所述计算域内的流场，根据所述流场和所述第一坐标预测所述待测点的空气流动状况，得到所述第一流场数据； 其中，所述流体控制方程为雷诺时均方程，所述预训练的神经网络模型根据如下步骤得到： 根据所述雷诺时均方程确定所述计算域对应的雷诺时均残差函数； 基于所述雷诺时均残差函数确定待训练的神经网络模型的损失函数，得到所述待训练的神经网络模型，所述损失函数包括雷诺时均残差项和数据残差项，所述雷诺时均残差项包括多个空间方向对应的动量残差函数； 获取训练数据，所述训练数据包含从所述计算域中的采样点采集到的多个第二流场数据； 根据所述训练数据对所述待训练的神经网络模型进行训练，基于所述雷诺时均残差项和采样点的预测值计算雷诺时均残差，以及，基于所述数据残差项、所述采样点的所述预测值和实测值计算数据残差，所述雷诺时均残差中不同空间方向对应的动量残差基于不同的采样点计算得到； 根据所述雷诺时均残差和所述数据残差确定所述待训练的神经网络模型的损失值，根据所述损失值对所述待训练神经网络模型进行更新，直至训练后的神经网络模型满足预设要求，得到所述预训练的神经网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人香港理工大学，其通讯地址为：中国香港九龙红磡育才道11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。