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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利面向飞行器结构网格的超定方程并行随机求解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：CN120162986B 。

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：202510637212.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权面向飞行器结构网格的超定方程并行随机求解方法及系统是由田敏;郭新宇;杜伟;杨美红;潘景山;郭莹设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向飞行器结构网格的超定方程并行随机求解方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开面向飞行器结构网格的超定方程并行随机求解方法及系统，涉及网格生成技术领域，获取数值飞行器参数模型；基于飞行器参数模型采用变分调和偏微分方程生成网格，并对变分调和偏微分方程进行离散，离散后建立以网格顶点坐标值为未知数的超定线性方程组；对超定线性方程组进行低秩近似处理，得到降维后的超定线性方程组；采用贪婪随机混合Kaczmarz算法对降维后的超定线性方程组进行并行求解，得到最优解；将最优解映射到物理空间生成混合网格，将所述混合网格导入飞行器仿真平台进行热流分析。对于网格生成的超定方程组求解进行并行优化，通过贪婪随机混合Kaczmarz算法，实现超定线性方程组的快速求解，从而达到提升网格质量的目的。

本发明授权面向飞行器结构网格的超定方程并行随机求解方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向飞行器结构网格的超定方程并行随机求解方法，其特征在于，包括： 获取数值飞行器参数模型； 基于所述飞行器参数模型采用变分调和偏微分方程生成网格，并对变分调和偏微分方程进行离散，离散后建立以网格顶点坐标值为未知数的超定线性方程组； 对所述超定线性方程组进行低秩近似处理，得到降维后的超定线性方程组； 采用贪婪随机混合Kaczmarz算法对降维后的超定线性方程组进行并行求解，得到最优解； 将所述最优解映射到物理空间生成混合网格，将所述混合网格导入飞行器仿真平台进行热流分析； 采用线程结合进程的方式，将其有效并行化，并采用贪婪随机混合选取超平面方法、数据复用方法、蒙特卡洛误差估算方法有效提高随机化Kaczmarz方法的性能； 对降维后的超定线性方程组求解过程进行并行优化具体为：将超定线性方程组按行划分为多块，分给多个处理器共同执行，每个处理器分别执行贪婪随机混合Kaczmarz算法进行迭代求解； 采用贪婪随机混合Kaczmarz算法对降维后的超定线性方程组进行求解，得到最优解具体步骤为： 总处理器进程从各处理器进程中收集局部解向量，得到全局解向量； 各处理器进程采用贪婪随机混合模型选择超平面，并采用缓存方法更新局部解向量，得到新的局部解向量； 总处理器进程从各处理器进程中收集新的局部解向量，得到新的全局解向量； 采用蒙特卡洛误差估计方法进行误差估计，得到解向量的误差估算值； 判断所述误差估算值是否达到阈值，若是则计算误差真实值，若否则将新的全局解向量广播给各处理器进程继续迭代； 判断所述误差真实值是否达到阈值，若是则得到最优解，若否则将新的全局解向量广播给各处理器进程继续迭代。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501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”。