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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京航空航天大學(xué)申請的專利一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線天地數(shù)據(jù)融合方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119294248B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411391510.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線天地數(shù)據(jù)融合方法是由沈霖;邱恩鵬;黃達;李民民設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-10-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線天地數(shù)據(jù)融合方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線天地數(shù)據(jù)融合方法，包括：構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；對全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出值進行物理約束，得到物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過損失函數(shù)將物理約束得到的誤差進行反向傳播；選擇風(fēng)洞試驗數(shù)據(jù)和試飛數(shù)據(jù)作為特征輸入物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，選擇試飛數(shù)據(jù)作為標(biāo)簽，融合天地數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)以給定步長在時域上不斷更新輸入，實現(xiàn)在線融合。本發(fā)明方法通過少量高精度試飛數(shù)據(jù)和大量低精度試驗數(shù)據(jù)，可獲得精度較高的融合數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線天地數(shù)據(jù)融合方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線天地數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，步驟如下： 1構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 2對全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出值進行物理約束，得到物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將物理約束得到的誤差進行反向傳播； 3選擇x1個維度的風(fēng)洞試驗數(shù)據(jù)和x2個維度的試飛數(shù)據(jù)作為特征輸入物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，1≤x1且x1∈N+，1≤x2且x2∈N+；N+為正整數(shù)；選擇y個維度的試飛數(shù)據(jù)作為標(biāo)簽，1≤y≤6且y∈N+，融合天地數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)以給定步長在時域上不斷更新輸入，實現(xiàn)在線融合； 所述步驟2具體包括： 21通過六個自由度飛行動力學(xué)方程對全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出值進行物理約束，使其在邊界條件約束的情況下，向標(biāo)簽數(shù)據(jù)收斂，從而得到物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，物理約束表達式為： c5＝Iz-IxIy c6＝IxzIy c7＝1Iy 式中，f1,f2,f3,f4,f5,f6為六個自由度飛行動力學(xué)方程的殘差；p,q,r分別為滾轉(zhuǎn)角速度、俯仰角速度、偏航角速度；Vxb,Vyb,Vzb分別為機體坐標(biāo)系中的X軸速度、Y軸速度、Z軸速度；為空氣動壓；S為參考面積；m為機體質(zhì)量；g為重力系數(shù)；θ為俯仰角；φ為滾轉(zhuǎn)角；ax,ay,az分別為機體坐標(biāo)系中的X軸加速度、Y軸加速度、Z軸加速度；dp,dq,dr分別為滾轉(zhuǎn)角加速度、俯仰角加速度、偏航角加速度；CX,CY,CZ分別為X軸預(yù)測力系數(shù)、Y軸預(yù)測力系數(shù)、Z軸預(yù)測力系數(shù)；Cl,Cm,Cn分別為滾轉(zhuǎn)預(yù)測力矩系數(shù)、俯仰預(yù)測力矩系數(shù)、偏航預(yù)測力矩系數(shù)，Ixz為X軸與Z軸慣性積，Ix,Iy,Iz分別為X軸慣性矩、Y軸慣性矩、Z軸慣性矩； 22通過損失函數(shù)將六個自由度飛行動力學(xué)方程的殘差向0收斂，表達式如下： 式中，Li為第i個損失函數(shù)的誤差總和，N為各個特征的數(shù)據(jù)量，Δi為步驟21中的fi,i＝1,2,…,6； 23采用線性加權(quán)疊加方法，將物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的六個損失函數(shù)集成為一個總損失函數(shù)，并進行誤差反向傳播，表達式如下： 式中，Lossj為第j批次更新數(shù)據(jù)的總損失函數(shù)，β1,β2,β3,β4,β5,β6分別為六個損失函數(shù)加權(quán)值，分別為六個的第j批次更新數(shù)據(jù)的損失函數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：213300 江蘇省常州市溧陽市濱河?xùn)|路29號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。