上海交通大學張斌獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉上海交通大學申請的專利基于神經網絡的高超聲速稀薄流下圓柱壁面熱流預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115422651B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210936815.5，技術領域涉及：G06F30/15；該發明授權基于神經網絡的高超聲速稀薄流下圓柱壁面熱流預測方法是由張斌;劉洪;王友進;丁東明設計研發完成，并于2022-08-05向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于神經網絡的高超聲速稀薄流下圓柱壁面熱流預測方法在說明書摘要公布了：一種基于神經網絡的高超聲速稀薄流下圓柱壁面熱流預測方法，在離線階段通過直接模擬蒙特卡洛算法經過熱流無關性驗證獲得參數設置標準后，使用該標準下的歸一化的DSMC模擬樣本訓練神經網絡，在在線階段針對高超聲速氬氣流下的圓柱繞流問題，對已知寬范圍內的來流努森數、溫度比以及馬赫數的值，根據神經網絡內已有的連接關系及相應的訓練參數得到圓柱壁面的多點熱流系數值。本發明實現在寬范圍稀薄流條件下能夠快速且準確的預測高超聲速氬氣流下的圓柱壁面熱流系數，測試集的21個結果表明駐點熱流誤差在1.5％以內，壁面熱流最大誤差不超過4.8％，而計算速度近似于理論公式的計算速度。
本發明授權基于神經網絡的高超聲速稀薄流下圓柱壁面熱流預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的高超聲速稀薄流下圓柱壁面熱流預測方法，其特征在于，在離線階段通過直接模擬蒙特卡洛算法經過熱流無關性驗證獲得參數設置標準后，使用該標準下的歸一化的DSMC模擬樣本訓練神經網絡，在在線階段針對高超聲速氬氣流下的圓柱繞流問題，對已知寬范圍內的來流努森數、溫度比以及馬赫數的值，根據神經網絡內已有的連接關系及相應的訓練參數得到圓柱壁面的多點熱流系數值； 所述的神經網絡包括：輸入單元、第一隱藏層單元、第二隱藏層單元以及輸出單元，其中：輸入單元根據確定壁面熱流所需最少變量個數的信息，進行無量綱處理，得到需使用3個無量綱參數對高超聲速稀薄流下的熱流進行預測的結果，第一隱藏層單元和第二隱藏層單元根據神經網絡訓練得到的誤差信息，進行迭代調整神經元個數處理，得到最終的隱藏層神經元個數選定結果，輸出單元根據14圓柱壁面重要熱流信息分布位置信息，進行均勻布置處理，得到0°~80°9個熱流預測位置結果。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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