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龙图腾网恭喜南京航空航天大学;中国船舶科学研究中心申请的专利一种水下仿生鱼自主游动的流场数值模拟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：CN119476136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510058888.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种水下仿生鱼自主游动的流场数值模拟方法是由蔡晓伟;李博;张军;于海洋;焦艳梅设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下仿生鱼自主游动的流场数值模拟方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下仿生鱼自主游动的流场数值模拟方法，具体涉及仿生鱼游动流场数值模拟领域，包括：通过建立水平剖面的轮廓线方程描述鱼体外形。通过鱼体的重心位置和俯仰角，将全局地面坐标系与鱼体坐标系进行关联，建立时序鱼体运动数据集。结合分布式水下传感器阵列采集的非稳态流场数据，生成时序流场数据集。基于流场控制方程与鱼体动态运动特性，构建静态交互耦合模型，并提取关键动态特征量，建立流场预测模型。输入交互耦合数据至静态模型计算全局耦合解进行误差分析，生成动态交互耦合模型。根据流场预测结果与动态交互耦合模型，修正鱼体的运动特性数据，优化仿生鱼的运动轨迹，实现流场与鱼体运动的闭环优化。

本发明授权一种水下仿生鱼自主游动的流场数值模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种水下仿生鱼自主游动的流场数值模拟方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将仿生鱼体沿水平方向分为头部、躯干和尾部区域，建立鱼体外形在水平剖面的轮廓线方程；S2：将全局地面坐标系和鱼体坐标系通过鱼体俯仰角关联，通过鱼体重心位置和俯仰角完成两套坐标系的坐标转换，建立时序鱼体运动特性数据集；S3：利用分布式水下传感器阵列，采集目标水域的非稳态流场数据，提取速度矢量、涡结构及压力分布变化，建立时序流场数据集；S4：基于非稳态流场特性的控制方程与鱼体动态运动特性，构建流场作用与鱼体运动特性响应的静态交互耦合模型；S5：提取时序流场数据集中包括速度梯度、压力分布变化以及局部涡旋结构在内的关键动态特征量，建立流场预测模型；S6：将基于时间序列的交互耦合数据输入静态交互耦合模型计算全局耦合解，对全局耦合解与流场预测模型进行误差分析，形成动态交互耦合模型；S7：根据流场预测模型预测流场变化，再结合动态交互耦合模型计算鱼体的预测运动特性数据，对运动特性数据偏差进行修正；在S5中，提取时序流场数据集中包括速度梯度、压力分布变化以及局部涡旋结构在内的关键动态特征量，建立流场预测模型具体包括：对时序流场数据集进行多维降解操作，提取包括速度梯度、压力分布变化以及局部涡旋结构在内的关键动态特征量，构成流场表征参数集合；使用特征模态分解技术，将流场表征参数划分为空间和时间尺度成分，通过独立分析不同尺度的流场表征参数局部动态行为与全局变化趋势，对流场运动进行分层建模；以时序流场数据集中的流场历史数据为输入，输出表征流场动态演化趋势的预测结果，捕捉流场的时序模式，构建由递归式神经网络组成的流场预测模型；对流场预测模型生成的流场演化结果与实际时序数据进行比对误差分析，通过调整模型参数对流场预测模型进行修正；在S6中，将基于时间序列的交互耦合数据输入静态交互耦合模型计算全局耦合解，对全局耦合解与流场预测模型进行误差分析，形成动态交互耦合模型具体包括：基于时序对齐与全局地面坐标系空间分布的映射原则，将时序流场数据集和时序鱼体运动特性数据集的数据进行统一整合，形成基于时间序列的交互耦合数据，将交互耦合数据输入静态交互耦合模型；将非稳态流场特性的控制方程和鱼体运动特性的数学综合表达转化为离散化代数方程组，离散形式包含空间和时间步长的分段表示；将离散化的代数方程动态分配至图形处理器架构的不同处理单元进行分布式迭代运算，对每个处理单元的代数方程组独立求解，设定迭代规则调整处理单元局部解实现全局耦合解的收敛；从流场预测模型和全局耦合解中提取流场预测数据和鱼体的运动特性数据，与对应预测时间点真实采集的流场数据及鱼体的运动特性数据进行比对，生成参数误差矩阵；基于对参数误差矩阵的误差分析，调整静态交互耦合模型中鱼体运动区域的预定义边界条件以及流场预测模型的模型参数；基于调整后的边界条件和流场预测模型预测结果继续迭代计算全局动态耦合解，重复分析误差并调整预定义边界条件与流场预测模型的模型参数，直到全局耦合解的误差收敛至设定可接受范围内，形成动态交互耦合模型。

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南京航空航天大学;中国船舶科学研究中心，其通讯地址为：210001 江苏省南京市秦淮区御道街29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”。