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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种预测V型唇口直前缘段激波脱体距离的混合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：CN119962423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510020393.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种预测V型唇口直前缘段激波脱体距离的混合方法是由施崇广;饶洛瑜;雷帆;朱呈祥;尤延铖设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测V型唇口直前缘段激波脱体距离的混合方法在说明书摘要公布了：一种预测V型唇口直前缘段激波脱体距离的混合方法，涉及空气动力学领域。结合神经网络模型与理论模型，解决在不同来流条件下，特别是存在侧滑角时，脱体激波脱体距离的预测问题。通过数值仿真构建数据集，训练神经网络模型以预测脱体距离；构建理论模型预测充分发展后的脱体距离；通过对比两者输出，确定脱体激波充分发展的边界条件；根据输入条件选择适当的模型计算，实现高效准确预测。基于简化的连续性方程和神经网络模型预测不同来流条件下V型唇口直前缘段激波的脱体距离，分析来流条件变化时脱体激波结构的变化趋势，具有更高预测效率和准确性，能在比计算机仿真更短的时间内得到流场中的主要特征。适用于各种来流条件，包括侧滑角的情况。

本发明授权一种预测V型唇口直前缘段激波脱体距离的混合方法在权利要求书中公布了：1.一种预测V型唇口直前缘段激波脱体距离的混合方法，其特征在于包括以下步骤： 1构建数据集：对不同来流条件下的后掠钝头体进行数值仿真，并从仿真结果中提取对称面处的激波点以构建数据集；其中，每个样本的特征包括马赫数、后掠角度和发展距离，而标签为对应特征条件下的脱体激波脱体距离； 2构建并训练神经网络模型，训练完成的神经网络模型以马赫数、后掠角度和发展距离为输入参数，输出为对应输入条件下预测的脱体激波脱体距离； 构建的神经网络模型分为三个部分，分别是编码器、处理器以及解码器；编码器在马赫数和后掠角度的输入通道中设置傅里叶编码层和MLP层，在发展距离的输入通道中仅设置MLP层，将三个变量合并为一个张量后，依次输入标准化层和MLP层；处理器包括4个ResMLP层，采用残差连接；解码器包括一个标准化层和一个线性层，实现输出一维数据的目标；该设置能使得模型能更好的提取数据的高维特征并提升训练的稳定性；针对样本标签值较小的特点，采用相对误差作为损失函数对模型进行训练，防止模型训练时梯度消失； 3构建预测充分发展后直前缘段脱体激波脱体距离的理论模型；利用假设的脱体激波形状和波后参数列写简化连续性方程，通过牛顿迭代法求解脱体距离； 4遍历不同来流条件，分别使用理论模型和神经网络模型计算对应工况下的脱体距离，对比二者的输出；当二者相对误差的绝对值小于5%时，认为脱体激波已充分发展；由此确定在各来流马赫数和后掠角度下，脱体激波充分发展时对应的发展距离，进而得到各马赫数下，关于发展距离和后掠角度的充分发展边界； 5根据输入确定计算脱体距离的模型：判断输入条件是否超出充分发展边界，当输入条件超出步骤4所得到的充分发展边界时，说明脱体激波已充分发展，通过理论方法计算得到此时直前缘段脱体激波的脱体距离；反之，若输入条件未超过该边界，则说明脱体激波未充分发展，通过神经网络混合模型预测脱体距离。

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