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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利耦合微纳表面控制技术的扇叶型总压损失最小化设计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：CN114091198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111387683.7，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权耦合微纳表面控制技术的扇叶型总压损失最小化设计方法是由孙刚;王聪;王立悦;王舒悦;游波设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本耦合微纳表面控制技术的扇叶型总压损失最小化设计方法在说明书摘要公布了：本发明属于航空发动机技术领域，具体为一种耦合微纳表面控制技术的扇叶型总压损失最小化设计方法。本发明方法是在传统优化叶型基础上，进行耦合表面结构设计，包括：建立微纳表面的结构几何数据库；根据传统设计的优化叶型边界空气动力学参数分布统计，进行微纳表面微观流动效应分析，提出反映微纳表面流动效应的修改边界条件，将此条件施加到传统设计的优化叶型边界，应用雷诺平均方程进行数值模拟求解，得到微纳表面气动参数数据库；建立人工神经网络代理模型；再应用差分进化优化算法进行最优叶型表面微纳结构几何设计；将得到的最优表面微纳结构与传统设计的优化叶型耦合，即得到改进的优化叶型，该叶型可使风扇的总压损失进一步减小。

本发明授权耦合微纳表面控制技术的扇叶型总压损失最小化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种耦合微纳表面控制技术的跨音速风扇叶型总压损失最小化设计方法，其特征在于，是在传统的优化叶型基础上，进行耦合表面结构的设计，以进一步提升风扇叶型的气动性能，具体步骤如下：步骤1，基于光滑表面的叶型轮廓设计应用传统的设计方法进行光滑叶型的设计，具体流程为：首先，构建叶型几何数据库，即将初始叶型通过拉丁超立方采样和几何筛选，生成叶型样本，构建得到叶型几何数据库；其次，构建叶型气动数据库，即将几何数据库中的叶型通过CFD仿真，获得其相应的气动数据；然后，以微纳米表面的结构几何数据库和微纳表面的气动参数数据库为基础，构造人工神经网络模型；步骤2：进行适用于工程优化的微纳表面风扇叶型数值模拟，具体流程为：（1）边界空气动力学参数分布的统计分析；提取近壁区域局部近壁单元计算域即单元网格的空气动力学参数，该参数包括速度和密度，并对其分布进行统计分析，根据该密度分布规律，在速度和密度分布较密集处加密采样，其余区域均匀采样，得到边界气动参数样本集；（2）微纳表面微观流动效应分析；将样本集中的气动参数组合分别作为微观计算的入口条件，利用格子玻尔兹曼方法获得相应的边界微观流场，根据流场分析微纳表面的微观流动效应，得到其速度剖面修正规律；（3）微纳表面风扇叶型数值模拟；将微纳表面在不同来流条件下对应的速度剖面修正应用广义回归神经网络训练为代理模型；将该代理模型输出的修改的边界条件应用在光滑叶型边界，该边界条件替代复杂的小尺度表面结构；该步骤通过训练代理模型得到可以复现微纳表面几何对应流动效应的修改边界条件，为后续耦合微纳表面的设计提供简化的数值模拟手段；步骤3：耦合微纳表面控制技术的风扇叶型总压损失最小化设计，具体流程如下：以步骤1得到的基于光滑表面的优化叶型轮廓为基础，设计该叶型轮廓对应的最优微纳表面几何参数；首先建立微纳表面的结构几何数据库，根据步骤2中的得到几何数据库中各种微纳表面对应的修改边界条件；将该边界条件施加到基于光滑表面的优化叶型轮廓边界，应用雷诺平均方程进行数值模拟求解，得到微纳表面气动参数数据库；通过以上方法得到对应的微纳表面几何-气动参数数据库，为后续建立代理模型和优化提供了基础；然后，以微纳米表面的结构几何数据库和微纳表面气动参数数据库为基础，建立人工神经网络代理模型，而后应用差分进化优化算法进行最优叶型表面微纳结构的几何设计；将得到的最优表面微纳结构与传统设计的优化叶型进行耦合，即得到改进的优化叶型。

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