买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所申请的专利考虑变几何外形的点云神经网络气动力热快速预测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：CN120822290B 。

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：202511339804.9，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权考虑变几何外形的点云神经网络气动力热快速预测方法是由刘萍;韩青华;刘深深;裴桓伟;李龙飞;张文浩;余婧;杜雁霞;蒋波;张闺臣设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑变几何外形的点云神经网络气动力热快速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑变几何外形的点云神经网络气动力热快速预测方法，属于空气动力学领域，包括步骤：确定研究对象，构建数据集；再采用三维点云神经网络提取同一基础构型下，不同的变几何外形的全局外形特征、局部外形特征和来流条件特征，作为点云神经网络输入参数，并采用同一模型进行壁面压力和热流密度的预测；其中，三维点云神经网络的训练数据采用非均匀壁温边界条件下的壁面热流密度和压力。本发明能够实现同一基础构型下，不同的变几何外形的非均匀壁温边界条件下的壁面压力分布和热流密度的高效预测，提高了预测准确度。

本发明授权考虑变几何外形的点云神经网络气动力热快速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑变几何外形的点云神经网络气动力热快速预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 确定研究对象，构建数据集；所述研究对象包括机翼； 采用三维点云神经网络提取数据集中同一基础构型下，不同的变几何外形的全局外形特征、局部外形特征和来流条件特征，作为点云神经网络输入参数，并采用同一模型进行壁面压力和热流密度的预测；其中，三维点云神经网络的训练数据采用非均匀壁温边界条件下的壁面热流密度和压力；具体包括子步骤： S1，外形特征提取：将机翼表面网格点的三维坐标作为输入，设机翼表面总共包含N个坐标点，则将机翼的外形特征以N*3的格式输入网络中，“*”表示乘；然后通过多层感知机将输入参数进行升维，输出通道数依次为64、128、256、512，将N*512的特征作为机翼的局部特征向量，并将N*512输入到最大池化层中，提取特征向量的最大值后保存到特征向量中得到1*512的全局特征向量，该全局特征向量保存了机翼的外形的全部特征，并进行重复张量N次的操作，扩充维度，以对齐特征向量维度； S2，来流特征提取模块：将来流条件高度、攻角、马赫数作为神经网络输入，然后通过多层感知机网络将输入参数进行升维，通过多层感知机网络提取出高度、攻角和马赫数之间的非线性关系，最终形成来流条件的特征向量； S3，三维热流压力预测：点云神经网络通过解码器预测壁面热流密度和压力，将机翼外形局部特征、全局特征和来流条件特征向量进行拼接，得到完整特征向量；然后将特征向量输入到解码器中，解码器通过对特征向量进行解析进而实现对机翼壁面热流密度和压力进行预测，最终输出向量为每个机翼壁面点的热流密度或压力； 得到最终输出向量后，还包括预测数据重建步骤：将最终输出向量与原数据文件进行数据对齐和拓扑关系匹配，将其写为可视化软件直接读取的数据格式，从而完成预测数据重建。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所，其通讯地址为：621052 四川省绵阳市涪城区二环路南段6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。