中國空氣動力研究與發展中心設備設計與測試技術研究所肖厚元獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國空氣動力研究與發展中心設備設計與測試技術研究所申請的專利基于深度學習的陣列風扇風場控制方法及系統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：CN120470949B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510970942.0，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于深度學習的陣列風扇風場控制方法及系統是由肖厚元;王斌;王生利;陳旦;劉軒岑;何虹亮設計研發完成，并于2025-07-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于深度學習的陣列風扇風場控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于風洞流場控制領域，公開了基于深度學習的陣列風扇風場控制方法及系統。該方法包括：采集不同工況下風扇陣列轉速分布和試驗區速度分布、數據歸一化并構造RGB圖片數據集、設計深度卷積神經網絡并進行訓練、給定目標速度分布進行轉速分布預測，以及風扇陣列執行轉速控制。本發明能夠避免直接對多風扇間的流場耦合效應進行建模分析，充分利用深度卷積神經網絡對網格化數據的非線性擬合能力，將目標流動特性生成轉化成圖像生成，建立目標風場?風扇轉速的映射模型，最終實現復雜風場的流動特性模擬。
本發明授權基于深度學習的陣列風扇風場控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的陣列風扇風場控制方法，其特征在于，包含： 采集不同工況下風扇陣列的轉速分布數據和試驗區的速度分布數據，其中每個工況的轉速分布數據與速度分布數據同時采集并一一對應，構成多個數據對； 將每個數據對中的轉速分布數據轉換為第一RGB圖像，速度分布數據轉換為第二RGB圖像； 訓練深度卷積神經網絡，以所述第二RGB圖像作為輸入、所述第一RGB圖像作為輸出，建立端到端映射模型； 將目標速度分布轉換為目標第二RGB圖像，輸入所述映射模型，輸出預測的轉速分布RGB圖像； 解析預測的轉速分布RGB圖像的像素值，生成風扇控制指令以執行目標風場模擬。
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中國空氣動力研究與發展中心設備設計與測試技術研究所，其通訊地址為：621000 四川省綿陽市涪城區二環路南段6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”。
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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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