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！

龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于数值数据挖掘的内流场测量传感器布局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：CN117370935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311279898.6，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于数值数据挖掘的内流场测量传感器布局优化方法是由李瑞宇;马冠中;倪明玖;高丽敏设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数值数据挖掘的内流场测量传感器布局优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于航空发动机测量技术领域,涉及一种基于数值数据挖掘的内流场测量传感器布局优化方法，通过获取多个工况下待测界面数值数据、基于高斯过程回归的特征点提取、基于互信息准则的单一工况传感器布局和基于k均值聚类算法的最优传感器布局四个步骤，建立基于数值数据挖掘的内流场传感器布局优化方法，以有限的传感器捕捉尽可能多的流场物理量空间分布信息，用于指导几何约束的内流场实验测量中传感器的布置，达到在保证流场主要特征被捕捉的前提下尽可能节约实验成本的目标，本发明方法得到的传感器优化布局可以提升对空间均值测量的准确性，而且本发明方法在捕捉流场主要特征方面具有显著的优势。

本发明授权一种基于数值数据挖掘的内流场测量传感器布局优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数值数据挖掘的内流场测量传感器布局优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取多个工况下待测截面数值数据：采用数值模拟方法对个不同来流条件下的待测流场进行数值模拟，并提取待测截面网格中心点的几何坐标和对应的物理量，对于工况的待测截面网格中心点坐标集合和物理量集合分别用和表示，其中；网格中心点数量，即中元素个数，用表示，即； 步骤S2：基于高斯过程回归的特征点提取：从中采用贪心算法选择子空间位置集合作为特征点空间集合，特征点个数为，即,基于和对应的物理量集合建立的高斯过程回归模型，使得该模型对个空间点物理量预测的面积加权均方根误差降低到以内；的定义如下： 1 式1中： 表示网格中心点处的网格面积，和分别表示网格中心点处的数值计算结果和预测结果；表示误差上限，其选择根据想要达到的精度灵活确定； 步骤S3：基于互信息准则的单一工况传感器布局：根据在内流场测量中的几何约束，从特征点空间集合中提取传感器可以放置的空间位置集合；采用贪心算法从中选择传感器位置空间集合，每一步选择的传感器的位置应满足： 11 12 其中表示；分子上的方差和协方差矩阵通过已选择的空间位置集合和对应的物理量建立高斯过程回归模型计算得到；同理分母的方差和协方差矩阵通过没有放置传感器的空间位置集合和对应的物理量建立高斯过程回归模型计算得到； 步骤S4：基于均值聚类算法的最优传感器布局；采用聚类算法从多个工况得到的传感器位置中得到鲁棒性较高的传感器最优化布局； 所述步骤S2中，具体步骤如下： 步骤S2-1：初始化集合：选择待测截面上数值数据中物理量的最大值和最小值对应的位置作为初始特征位置集合，即： 2 步骤S2-2：基于空间位置集合和其对应的物理量建立高斯过程回归模型：高斯过程回归模型用均值函数和核函数唯一确定，对于一组空间位置集合，其平均值向量用表示，其中每个元素由确定，协方差矩阵用表示，每个元素由计算得到： 4 步骤S2-3：基于高斯过程回归模型的流场物理量预测： 基于上述建立的高斯过程模型可预测待测面上个网格中心点的物理量，即对于集合中的任意一个空间位置处预测的条件概率分布的均值和协方差： 5 6 根据式1计算得到当前特征点个数下对待测截面上个空间位置物理量预测的误差； 步骤S2-4：选择下一个特征点的空间位置： 选择式6中的协方差最大所在的位置作为下一个特征点空间位置，并添加到特征点空间位置集合中： 7 步骤S2-5：判断是否满足，如果满足，则此时中的元素个数即为最优特征点数目，对应的位置集合作为最终的特征点集合；否则重复步骤S2-2～步骤S2-4； 所述步骤S3中，具体步骤如下： 步骤S3-1：处理几何约束：根据几何约束从特征点空间位置集合中提取可以安置传感器的备选空间位置集合； 步骤S3-2：初始传感器空间位置集合和预设传感器个数：根据数值数据，选择集合中的物理量最大值或最小值所对应的空间位置作为初始的传感器空间位置集合，即：，给定预设的传感器个数，该值根据实验中可以放置传感器位置的最大值给定，且； 步骤S3-3：下一个放置传感器的空间位置：对于所有，根据式12计算得到中间变量，根据式11，选择能使得达到最大值的空间位置作为下一个放置传感器的空间位置，并将该空间位置添加到集合中； 步骤S3-4：循环：根据式1计算出基于当前集合中传感器的测量结果对待测截面物理量预测的误差；重复步骤S3-2～步骤S3-3，直至集合中的元素个数达到，即； 步骤S3-5：传感器位置和最优传感器数量的确定：当传感器测点位置增加误差基本不发生变化时对应的最优传感器数量为，对应的传感器位置集合为当前工况下选定的传感器位置集合。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127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。