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龙图腾网恭喜中国科学院力学研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司申请的专利一种基于压缩感知的高速列车气动载荷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：CN118296959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410466741.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于压缩感知的高速列车气动载荷预测方法是由孙振旭;仇伟;何自龙;郭迪龙;白鑫;孙丽霞;李红梅;王友彪设计研发完成，并于2024-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于压缩感知的高速列车气动载荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于压缩感知的高速列车气动载荷预测方法，其将高速列车表面网格的不规则三维控制点变换为归一化且几何规则的二维控制点后，对于已知工况数据，通过本征正交分解获取流场的主要模态作为压缩感知重构的稀疏矩阵，通过粒子群优化获得最优特征截面的位置与每组特征截面处的最优观测点位作为压缩感知重构的测量矩阵，最后基于少量观测值可以预测二维全场的压力分布矩阵，再映射回变换前的三维控制点坐标，即可实现高速列车气动载荷的预测。本发明可以在基于有限工况的高速列车气动载荷数据的条件下，对多工况下的高速列车气动载荷进行精准预测。

本发明授权一种基于压缩感知的高速列车气动载荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩感知的高速列车气动载荷预测方法，其特征在于：将高速列车表面网格的不规则三维控制点变换为归一化且几何规则的二维控制点后，对于已知工况数据，通过本征正交分解获取流场的主要模态作为压缩感知重构的稀疏矩阵，通过粒子群优化获得最优特征截面的位置与每组特征截面处的最优观测点位作为压缩感知重构的测量矩阵，最后基于少量观测值可以预测二维全场的压力分布矩阵，再映射回变换前的三维控制点坐标，实现高速列车气动载荷的预测；所述预测方法具体包括以下步骤：1规整化高速列车表面的三维控制点1.1提取高速列车表面网格的三维控制点数据提取CFD仿真中高速列车表面网格的三维控制点坐标数据，以真实车体尺寸为标准，将x,y,z所有坐标保留至所需的精确度，减少数据的规模，删去重复的控制点，取压力平均值作为该控制点的值，再采用三维笛卡尔坐标系，对所有的控制点进行多级排序；1.2将三维控制点数据展开成二维控制点并进行归一化与插值处理将三维坐标的x值作为二维展开时的x’值，将x值相同时的排序序号作为二维展开时的y’值，并对x’值和y’值进行归一化与插值处理；2选取将x’与y’都归一化至[0,1]的范围后，所有y’＝0.5的数据点，获取多工况压力分布矩阵，划分训练集与验证集；3提取训练集的流场的主要模态；4获得高速列车垂直于x’轴的最优特征截面位置；5获取高速列车垂直于x’轴向的所有特征截面处的多工况压力分布矩阵；6提取高速列车垂直于x’轴向的所有特征截面流场的主要模态；7获取每一组特征截面处的最优观测点位；8获取高速列车垂直于y’轴的所有截面的多工况压力分布矩阵；9提取高速列车垂直于y’轴向所有截面的主要模态；10对布设于车身的压力传感器观测得到的数据进行全车的二维压力分布重构；11对预测的三维压力分布进行积分，得到高速列车气动载荷预测结果。

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