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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司沈阳空气动力研究所申请的专利一种面向气动特性建模的自适应采样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：CN119670573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411879117.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向气动特性建模的自适应采样方法是由韩艺;杨龙;王冲;张铁军;崔晓春设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向气动特性建模的自适应采样方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向气动特性建模的自适应采样方法，属于空气动力学领域。解决了气动特性建模中现有的传统采样方法因缺乏对复杂函数区域的针对性采样能力而造成的样本浪费问题；本发明面向气动特性建模，以高斯过程回归的不确定度和参数敏感性分析结果综合加权确定复杂函数所在的参数区间，针对参数区间的复杂度情况进行非均匀采样，实现对复杂函数区域的针对性采样；敏感性分析采用联合数据挖掘方法，包含Sobol算法和决策树两种方法；本发明有效提高了小样本气动特性建模的样本利用效率。

本发明授权一种面向气动特性建模的自适应采样方法在权利要求书中公布了：1.一种面向气动特性建模的自适应采样方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1.应用最优拉丁超立方采样方法对输变量参数空间进行采样，得到原始样本数据，采样数量为50%总建模样本数，应用风洞试验或计算流体力学方法获取各样本状态对应的气动特性值； S2.采用高斯过程回归模型对样本数据进行建模，得到气动特性模型；计算所述气动特性模型中各输入维度的不确定度，得到不确定度结果；采用Sobol算法和决策树方法对所述气动特性模型的各维度进行参数敏感性分析，得到参数敏感性分析结果； S3.基于S2中所述不确定度结果和所述参数敏感性分析结果，综合加权获得各参数区间的函数复杂度情况；基于所述各参数区间的函数复杂度情况对整体参数空间进行非均匀增量采样，得到增量采样样本数据，非均匀增量采样数量为10%总建模样本数； S4.重复S2和S3，直至采样数量达到100%总建模样本数或达到预设的收敛条件； S2中，所述采用高斯过程回归模型对样本数据进行建模通过： ； ； ； 实现，其中，为高斯函数，为均值函数，为协方差函数，为预测目标均值，为预测目标与训练点之间的协方差向量，为预测目标与训练点之间的协方差向量的转置，为训练输出值向量，为核函数，为第一空间样本点，为第二空间样本点，为第一空间样本点与第二空间样本点之间的欧氏距离，为长度尺度参数，为平滑度参数，为伽马函数，为第二类修正贝塞尔函数； S3中所述计算所述气动特性模型中各输入维度的不确定度通过： ； ； 获得，其中，为回归预测点的预测方差，为测试点自身方差，标准差均值表征区间不确定度，为区间回归预测的测试点数，为第个测试点的预测标准差； S3中，所述Sobol算法通过： ； ； ； 实现参数敏感性分析，其中，为总方差，为的单因素方差贡献，为和的交互方差贡献，为所有变量的高阶交互作用，为的单因素敏感性结果，为和交互作用的敏感性分析结果。

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