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龍圖騰網獲悉北京信息科技大學申請的專利基于自適應遺傳算法和神經網絡的氣動參數辨識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：CN114021308B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202111205150.2，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權基于自適應遺傳算法和神經網絡的氣動參數辨識方法是由范軍芳;豆登輝;劉寧;王偉;王海森;陳仕偉;牟清東設計研發完成，并于2021-10-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應遺傳算法和神經網絡的氣動參數辨識方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于自適應遺傳算法和神經網絡的氣動參數辨識方法。其中，該方法包括：基于所獲取的飛行體的攻角、飛行馬赫數、升降舵偏角、氣動系數建立神經網絡模型；利用自適應調整的遺傳算法對所述神經網絡模型的初始權值和閾值進行優化，并基于優化后的初始權值和閾值訓練所述神經網絡模型；利用優化訓練后的所述神經網絡模型來辨識所述飛行體的實時氣動系數，并利用所述神經網絡模型的導數特性來辨識所述飛行體的實時氣動導數。本發明解決了現有技術中氣動參數辨識結果不精確的技術問題。

本發明授權基于自適應遺傳算法和神經網絡的氣動參數辨識方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應遺傳算法和神經網絡的氣動參數辨識方法，其特征在于，包括： 基于所獲取的飛行體的攻角、飛行馬赫數、升降舵偏角和氣動系數建立神經網絡模型； 利用自適應調整的遺傳算法對所述神經網絡模型的初始權值和閾值進行優化，并基于優化后的初始權值和閾值訓練所述神經網絡模型； 利用優化訓練后的所述神經網絡模型來辨識所述飛行體的實時氣動系數，并利用所述神經網絡模型的導數特性來辨識所述飛行體的實時氣動導數； 其中，所述氣動參數包括所述氣動系數和所述氣動導數； 其中，對交叉概率進行自適應調整包括：增加每次迭代過程中平均適應度值表現差的種群在下次迭代中的交叉概率，減小平均適應度值表現好的種群在下次迭代中的交叉概率，并隨著迭代次數的增加，逐漸減小總體的交叉概率；和或對變異概率進行自適應調整包括：增加每次迭代過程中平均適應度值表現差的種群在下次迭代中的變異概率，減小平均適應度值表現好的種群在下次迭代中的變異概率，并隨著迭代次數的增加，逐漸減小總體的變異概率； 其中，交叉概率的計算公式如下： 其中，Pc為種群下一代交叉概率，Pcmax為設定的最大交叉概率，Pcx為某個大于0小于Pcmax的數，n為當前迭代次數，N為迭代總次數，Fbest為當前迭代中適應度值最小的種群個體的適應度值，Fagvn為當前迭代中種群平均適應度值，μ為影響因子； 其中，變異概率的自適應計算公式同交叉操作： 其中，Pm為種群下一代變異概率，Pmmax為最大變異概率，Pmx為大于0小于Pmmax的數，υ為影響因子。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京信息科技大學，其通訊地址為：100192 北京市海淀區清河小營東路12號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。