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龙图腾网获悉上海航数智能科技有限公司申请的专利基于迁移学习的航空发动机数字孪生建模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：CN119129382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411116482.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于迁移学习的航空发动机数字孪生建模优化方法是由王鹂辉;韩飞;卢涛设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的航空发动机数字孪生建模优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及建模技术领域，特别涉及一种基于迁移学习的航空发动机数字孪生建模优化方法。本发明通过随机森林算法结合环境特征数据和控制特征数据来建立第一数字孪生模型，从而能够捕捉航空发动机在不同工作条件下的性能和行为变化，通过迁移学习第二数字孪生模型可以根据实时数据进行微调和优化，提高模型的泛化能力和适应性，第三数字孪生模型通过迁移学习可以适应目标任务中可能存在的数据分布变化和偏移，源域数据的迁移学习有助于使模型更加稳健，能够有效应对这些变化，基于第三数字孪生模型的迁移学习数据，可以针对第二数字孪生模型的参数进行微调和优化，这种优化不仅能够改进模型的预测精度，还有助于提高模型在新数据上的泛化能力。

本发明授权基于迁移学习的航空发动机数字孪生建模优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的航空发动机数字孪生建模优化方法，其特征在于，包括： 获取航空发动机的历史目标数据和多个实时目标数据，其中，所述历史目标数据包括环境特征数据和控制特征数据； 根据所述环境特征数据获取大气密度数据，根据所述控制特征数据获取燃料流量数据； 获取航空发动机进气口的截面积、进气口的进气温度、进气口的第一气流总压和排气口的第二气流总压； 根据所述截面积、进气温度、第一气流总压、第二气流总压、燃料流量数据和大气密度数据构建第一数字孪生模型，其中，第一数字孪生模型为： ； 其中，PW表示预测排气温度，JW表示进气温度，RL表示燃料流量数据，JM表示截面积，QY1表示第一气流总压，QY2表示第二气流总压，k表示第一经验权重系数，n表示第二经验权重系数，m表示第三经验权重系数； 根据多个所述实时目标数据对第一数字孪生模型进行训练，得到第二数字孪生模型； 获取与历史目标数据相关的源域数据； 根据所述源域数据选择迁移学习模型，并将所述源域数据输入至迁移学习模型中进行训练得到第三数字孪生模型； 获取第三数字孪生模型与第二数字孪生模型之间的迁移学习数据，并根据所述迁移学习数据对所述第二数字孪生模型进行优化，得到数字孪生优化模型。

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