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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高超声速有翼再入飞行器二段翼气动外形的多目标优化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：CN118070709B 。

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：202410296272.4，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种高超声速有翼再入飞行器二段翼气动外形的多目标优化方法是由沈海东;丁生旺;李骏杰;俞言骏;郑泰;高泽鹏设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高超声速有翼再入飞行器二段翼气动外形的多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高超声速有翼再入飞行器二段翼气动外形的多目标优化方法，基于深度学习神经网络的多保真度数据融合，拟合了高低保真度气动数据之间的线性关系与非线性关系，提高了飞行器二段翼外形设计过程中气动参数在各个飞行状态点的精度和可信度；在此基础上，径向基函数神经网络算法构建的代理模型与模拟退火寻优方法相结合，对于气动外形设计领域复杂的非线性拟合问题有更好的适用性，同时提高了几何外形设计变量优化结果的全局性和鲁棒性，为高超声速有翼再入飞行器提供了一种高效而精确的新型设计工具。

本发明授权一种高超声速有翼再入飞行器二段翼气动外形的多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种高超声速有翼再入飞行器二段翼气动外形的多目标优化方法，其特征在于，包括： 步骤1、初始化有翼再入飞行器二段翼几何外形设计变量与约束范围； 步骤2、使用拉丁超立方采样的方法，对所有设计变量在设计空间内进行采样，得到几何外形的设计变量样本； 步骤3、设计有翼再入飞行器基准气动布局，基于类别形状函数变换方法对飞行器几何构型进行参数化描述，构建有翼再入飞行器二段翼的参数化几何外形； 步骤4、基于上述有翼再入飞行器几何外形样本，对几何外形样本分别在不同的飞行状态点采用计算流体力学CFD方法和工程估算方法，得到高可信度与低可信度两种数据集； 步骤5、基于深度学习神经网络，对高低保真度数据集进行融合，构建多保真度数据融合代理模型，用于设计变量的高保真度气动参数预测； 步骤6、基于线性加权法，综合多保真度数据融合代理模型在多个飞行状态点预测的气动数据，得到二段翼外形优化的综合气动指标；基于综合气动指标构建气动优化代理模型，代理模型生成方法为径向基函数神经网络； 步骤7、基于深度学习神经网络构建的气动优化代理模型，使用模拟退火算法优化该代理模型，在设计变量可取范围内寻优，得到最优综合优化指标和该指标所对应的最优设计变量。

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