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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于GAN的高速气动热流场重构方法及系统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：CN120163073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510650199.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于GAN的高速气动热流场重构方法及系统是由项高翔;马兴普;赵月;贺淇楝设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GAN的高速气动热流场重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于GAN的高速气动热流场重构方法及系统，涉及仿真模拟技术领域，所述方法包括：采集高速飞行器在不同飞行条件下的历史热流场数据，构建真实气动热流场数据集；通过特征提取和模拟判别训练，建立热流场生成器与判别器；依据热流场分布变化进行网格初始化与自适应调节，划分为N个分级重构区域；采用平衡训练策略对生成器与判别器在各区域交替训练，搭建N个热流场重构网络；监测飞行条件更新数据，利用各重构网络进行优化，生成模拟热流场。进而达成简化参数配置、降低过程成本、改善时效性的技术效果。

本发明授权基于GAN的高速气动热流场重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于GAN的高速气动热流场重构方法，其特征在于，包括： 采集获取真实气动热流场数据集，所述真实气动热流场数据集为高速飞行器在不同飞行条件下的历史热流场数据； 基于所述真实气动热流场数据集进行特征提取训练和模拟判别训练，构建热流场生成器和热流场判别器； 根据目标热流场的分布变化数据进行网格初始化和自适应调节，得到热流场分布网格，基于所述热流场分布网格对所述目标热流场进行重构区域划分，得到N个分级重构区域； 构建平衡训练策略，采用所述平衡训练策略基于所述N个分级重构区域对所述热流场生成器和所述热流场判别器进行交替平衡训练，搭建N个热流场重构网络； 监测获取飞行条件更新数据，基于所述N个热流场重构网络分别对所述飞行条件更新数据进行热流场重构优化，生成高速气动模拟热流场； 所述构建热流场生成器和热流场判别器，包括： 对所述真实气动热流场数据集进行高斯滤波和数据对齐处理，得到可用真实气动热流场数据集； 按照热流场重构关联因素对所述可用真实气动热流场数据集进行关联特征提取，获得热流场关联特征集； 引入多尺度特征融合模块，利用卷积神经网络和所述多尺度特征融合模块对所述热流场关联特征集进行模拟训练，构建热流场生成器； 通过所述热流场生成器输出模拟热流场数据集，基于所述真实气动热流场数据集和所述模拟热流场数据集进行热流场判别训练，生成热流场判别器； 所述得到热流场分布网格，包括： 对所述目标热流场的初始分布特点进行特征提取，确定热流场变化特征，所述热流场变化特征包括温度梯度、流场特征和几何特征； 根据所述热流场变化特征进行网格初始化，生成初始均匀网格； 按照所述热流场变化特征基于所述目标热流场的分布变化数据对所述初始均匀网格中的每个网格单元进行梯度变化计算，确定网格单元变化梯度数据； 基于所述网格单元变化梯度数据对所述初始均匀网格进行网格密度自适应调节，得到所述热流场分布网格； 所述搭建N个热流场重构网络，包括： 根据所述热流场生成器和所述热流场判别器，设计生成器均方损失函数和判别器交叉熵损失函数； 基于所述平衡训练策略对所述N个分级重构区域进行平衡系数解析，确定N个初始区域训练平衡系数； 利用所述生成器均方损失函数和判别器交叉熵损失函数，基于所述N个初始区域训练平衡系数分别对所述热流场生成器和所述热流场判别器进行交替平衡训练，得到N个热流场重构网络。

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西北工业大学，其通讯地址为：710068 陕西省西安市碑林区友谊西路127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”。