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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种燃气轮机透平转子物理场重构方法和装置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：CN120409154B 。

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：202510918850.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种燃气轮机透平转子物理场重构方法和装置是由张荻;徐涛;周卓然;仇志龙;谢永慧设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃气轮机透平转子物理场重构方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种燃气轮机透平转子物理场重构方法和装置，属于燃气机控制领域，该方法包括：获取透平转子预设节点的测点温度数据，基于所述预设节点的温度数据和节点位置，通过第一重构模型预测透平转子全部节点的温度分布数据；进而基于透平转子全部节点的温度分布数据通过第二重构模型预测透平转子的应力、应变以及位移分布数据；对所述温度、应力、应变以及位移分布数据各自进行线性拟合，得到透平转子重构的温度场、应力场、应变场以及位移场。这样通过局部温度数据实时预测全局物理场，避免了复杂的数值计算，保障了对透平转子物理场的实时预测。

本发明授权一种燃气轮机透平转子物理场重构方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种燃气轮机透平转子物理场重构方法，其特征在于，所述方法包括： 基于预设尺寸的网格将透平转子划分为多个节点，获取透平转子预设节点的温度数据和节点位置； 基于所述预设节点的温度数据和节点位置，通过第一重构模型预测透平转子全部节点的温度分布数据；进而基于透平转子全部节点的温度分布数据通过第二重构模型预测透平转子的应力、应变以及位移分布数据； 对所述温度、应力、应变以及位移分布数据各自进行线性拟合，得到透平转子重构的温度场、应力场、应变场以及位移场； 所述第一重构模型和第二重构模型包括： 将卷积神经网络CNN和图卷积神经网络GCN串联构建第一重构模型T‑GCN，并对T‑GCN进行训练； 采用与T‑GCN中GCN相同的网络结构作为应力‑应变‑位移预测的第二重构模型S‑GCN，并对S‑GCN进行训练； 构建燃气轮机启动的数据样本对T‑GCN和S‑GCN进行训练，所述构建燃气轮机启动的数据样本集包括： 在透平转子的表面温度梯度显著区域布置温度传感器，获取实时温度数据； 基于所述实时温度数据，对燃气轮机启动过程的升负荷阶段平均排气温度曲线进行参数化建模，生成包含冷态启动和温态启动两种启动类型的样本集； 利用瞬态热固耦合有限元方法，结合所述参数化建模生成的样本集，计算透平转子的温度、应力、应变及位移分布数据，并通过对应物理参数传感器实测数据校正数值模型； 基于校正后的数值模型，提取透平转子预设节点的三维坐标、温度、应力、应变及位移分布数据及与温度传感器位置对应的节点温度数据，构建训练数据集； 参数化建模采用拉丁超立方采样方法，对冷态启动和温态启动的升负荷阶段平均排气温度曲线进行抽样，生成由5个关键控制点定义的启动曲线样本集，其中初始温度和升负荷时间根据启动类型动态调整； 通过重构模型预测得到透平转子的温度、应力、应变以及位移分布数据包括： 将透平转子的预设节点温度和位置作为输入，通过第一重构模型T‑GCN中CNN的全连接层对预设节点的实时温度和位置升维，经上采样层重构空间特征，通过GCN多层图卷积核及高斯偏差线性单元GELU激活函数提取空间特征的节点间的关联特征，通过关联特征预测输出温度分布数据；将所述温度分布数据作为第二重构模型S‑GCN的输入，得到输出的应力、应变和位移分布数据。

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