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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种多源数据融合的飞行器表面流场智能重构方法及系统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：CN120745502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511166176.9，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种多源数据融合的飞行器表面流场智能重构方法及系统是由郭明明;卢泽凯;张华;霍建文;杨雨欣;周燎;李泽斌;程俊淞;李玠録;王伟航;胡亚军设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源数据融合的飞行器表面流场智能重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源数据融合的飞行器表面流场智能重构方法及系统，属于流场智能预测的技术领域，包括；获取飞行器表面的多源传感器数据，构建多源数据集；构建基于Transformer的流场重构模型；采用多源数据集训练流场重构模型；基于训练后的流场重构模型中，输出飞行器表面流场重构结果，并对飞行器表面流场重构结果进行可视化展示。本发明基于深度学习模型强大的非线性映射能力，通过大量传感器数据的训练，能够自动提取压力、热流及摩阻应力之间的高阶关联特征，通过融合稀疏的离散数据，能够有效地重构飞行器全表面的连续物理场，突破传统解析模型在应对强非线性问题时的局限性，提升了飞行器流场预测的精度与可靠性。

本发明授权一种多源数据融合的飞行器表面流场智能重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源数据融合的飞行器表面流场智能重构方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取飞行器表面的多源传感器数据，并对其进行预处理； S2、将预处理后的多源传感器数据与计算流场数据或风洞试验测量流场数据结合，构建多源数据集； S3、构建基于Transformer的流场重构模型； S4、采用多源数据集训练流场重构模型； S5、将预处理后的新获取的多源传感器数据输入完成训练后的流场重构模型中，输出飞行器表面流场重构结果； S6、将流场重构模型部署至服务器，并对飞行器表面流场重构结果进行可视化展示； 所述S3中，基于Transformer的流场重构模型包括两层Transformer编码器和两层Transformer解码器； 其中，流场重构模型的初始输入为包含多个飞行器样本的多源传感器数据，每个飞行器样本包括若干个飞行器表面测量点，每个飞行器表面测量点包括壁面压力数据、壁面热流数据和摩阻应力数据和对应飞行器表面测量点的三维坐标；将初始输入通过线性投影层映射至隐藏空间，并叠加正弦位置编码嵌入为位置向量；然后，通过物理嵌入模块将激波掩码、边界层掩码和湍流掩码信息融入初始输入中，得到融合后的输入数据； 融合后的输入数据进入Transformer编码器进行处理，在编码过程中，Transformer通过多头自注意力机制捕捉输入数据中的空间关系和依赖性，生成包含空间上下文的特征表示；接着，生成的包含空间上下文特征表示与解码器的可学习权重一起进入Transformer解码器，通过解码过程生成特征序列；最终，特征序列通过输出头映射为初步物理场，初步物理场经过物理场耦合矫正模块的优化，生成多个飞行器样本的目标物理场数据。

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