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龙图腾网获悉中国航发四川燃气涡轮研究院申请的专利一种基于图神经网络的航空发动机不确定性建模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：CN121031379B 。

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：202511554920.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于图神经网络的航空发动机不确定性建模方法是由伏宇;王钧莹;徐浩洋;刘煜东设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的航空发动机不确定性建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空发动机设计领域，公开了一种基于图神经网络的航空发动机不确定性建模方法，通过拉丁超立方采样生成包含航空发动机各部件中的几何不确定性特征的高维样本集，同时考虑各部件输入不确定性特征对部件指标的影响，不同部件之间、各部件指标对整机指标的影响，构建航空发动机部件的图结构数据集，将几何参数作为节点特征，通过图注意力网络学习部件间关系；训练图神经网络模型，实现单部件、部件耦合以及整机级不确定性量化分析与建模，同时预测多个部件指标和整机指标；本发明一方面提高了预测精度和鲁棒性，另一方面通过图神经网络有效捕捉多层级依赖关系，解决了传统方法在处理复杂不确定性时的局限性，促进了航空发动机设计优化。

本发明授权一种基于图神经网络的航空发动机不确定性建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的航空发动机不确定性建模方法，其特征在于，包括： S1、根据发动机各部件中的几何不确定性因素，采用蒙特卡洛采样生成基于几何不确定性因素的样本集；利用仿真或实测手段获得所述样本集中的每个样本数据对应的各部件输出指标及整机指标；所述几何不确定性因素包括压气机或涡轮的叶片弦长、叶尖间隙，以及对应部件的流道面积、涡轮冷却孔尺寸； S2、利用航空发动机结构和所述样本集构建图结构数据集，将各部件的几何参数视为节点特征向量，通过线性投影方法统一特征维度，构建包含多个节点的图表示，其中每个节点对应一个发动机部件； S3、根据航空发动机部件间的物理耦合和功能交互关系定义边连接，采用全连接或基于拓扑结构的稀疏连接，形成航空发动机图结构以捕捉多部件间动态交互； S4、基于航空发动机图结构中的多层级关联关系，进行图神经网络模型设计，形成包含投影层、多个GATConv层和激活函数的图神经网络模型； S5、为所述图神经网络模型中的每个部件节点设计输出部件指标预测值的部件预测头，并设计汇总所有部件的部件指标预测值以输出整机指标预测值的全局预测头； S6、以所述样本集的全部或部分作为训练集，根据所有部件输出指标掩码MSE损失的第一加权和，以及所有整机指标掩码MSE损失的第二加权和构建训练过程的目标函数，采用自适应优化与早停策略完成图神经网络模型训练。

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航发四川燃气涡轮研究院，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区学府路999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”。

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