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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利叶片翼型气动性能数据生成方法、装置、设备及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：CN120105872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510111950.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权叶片翼型气动性能数据生成方法、装置、设备及介质是由葛铭纬;李新涛;赵文璐;鲜佳丽设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本叶片翼型气动性能数据生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及风电机组技术领域，具体提供一种叶片翼型气动性能数据生成方法、装置、设备及介质，旨在解决通过流体动力学仿真分析软件生成的翼型的气动性能数据不准确的技术问题。为此目的，本申请包括：获取翼型厚度、攻角、涡流发生器的弦向位置和翼型计算域；根据翼型计算域，得到粗略气动性能数据；将翼型厚度、攻角和涡流发生器的弦向位置输入至预设神经网络模型，得到气动性能数据修正值；根据气动性能数据修正值，对粗略气动性能数据进行修正处理，得到精确气动性能数据。

本发明授权叶片翼型气动性能数据生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种叶片翼型气动性能数据生成方法，其特征在于，包括： 获取翼型厚度、攻角、涡流发生器的弦向位置和翼型计算域； 根据所述翼型计算域，得到粗略气动性能数据；其中，所述粗略气动性能数据包括：粗略升力数据和粗略阻力数据； 将所述翼型厚度、所述攻角和所述涡流发生器的弦向位置输入至预设神经网络模型，得到气动性能数据修正值； 根据所述气动性能数据修正值，对所述粗略气动性能数据进行修正处理，得到精确气动性能数据；其中，所述精确气动性能数据包括：精确升力数据和精确阻力数据； 其中，获取所述预设神经网络模型，包括： 获取训练数据；所述训练数据包括翼型厚度、攻角、涡流发生器的弦向位置数据和气动性能修正数据； 对所述预设神经网络的参数进行初始化处理，得到第1神经网络； 在第n轮次中，将所述训练数据输入至第n神经网络，得到输出结果； 将所述输出结果与真实值进行比较，得到误差值；其中，所述真实值为所述气动性能修正数据； 将所述误差值从所述第n神经网络的输出层传播至所述第n神经网络的输入层，得到损失值； 根据所述损失值，对所述第n神经网络的参数进行更新处理； 其中，所示0＜n≤N，N对应于第N轮次后所述误差值小于预设误差值，得到的第N神经网络为所述预设神经网络模型。

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