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龍圖騰網獲悉南航科技(廣東橫琴)有限公司申請的專利飛機空氣動力學仿真建模方法、系統、設備及存儲介質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：CN120579488B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202511087669.3，技術領域涉及：G06F30/28；該發明授權飛機空氣動力學仿真建模方法、系統、設備及存儲介質是由劉芳;王兆祎;邳寶宇;許思仰;林樂智設計研發完成，并于2025-08-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本飛機空氣動力學仿真建模方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明屬于空氣動力學的技術領域，具體涉及了一種飛機空氣動力學仿真建模方法、系統、設備及存儲介質，旨在解決現有技術缺少對飛行訓練模擬設備進行空氣動力學仿真建模的有效手段的問題。本發明所提出的方法包括：獲取目標飛機的試飛數據；根據所述試飛數據，確定目標數據；基于所述目標數據對預構建的非全連接神經網絡進行訓練，獲得關系映射模型；利用所述關系映射模型，構建空氣動力學模型插值表；根據所述空氣動力學模型插值表，對所述目標飛機進行空氣動力學仿真建模。本方法根據試飛數據構建空氣動力學模型插值表，進而可依此對目標飛機進行空氣動力學建模，有效解決了飛行模擬訓練設備研制過程中無模型可用的問題。

本發明授權飛機空氣動力學仿真建模方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種飛機空氣動力學仿真建模方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標飛機的試飛數據； 根據所述試飛數據，確定目標數據，所述目標數據包括作用于所述目標飛機的六自由度力力矩系數，以及所述六自由度力力矩系數對應的關系參數，所述關系參數用于表征所述六自由度力力矩系數的影響因素； 基于所述目標數據，對預構建的非全連接神經網絡進行訓練，獲得關系映射模型，所述非全連接神經網絡包括多個獨立的神經元組，各個神經元組分別用于獨立映射至少一項六自由度力力矩系數與關系參數間的對應關系，所述非全連接神經網絡采用預構建的混合損失函數進行訓練，所述混合損失函數包括數據擬合項及物理校驗項，所述數據擬合項用于最小化六自由度力力矩系數與目標數據之間的偏差，所述物理校驗項用于根據預設空氣動力學規則，對所述六自由度力力矩系數進行驗證； 利用所述關系映射模型，構建空氣動力學模型插值表，所述空氣動力學模型插值表用于指示各項關系參數對應的至少一項六自由度力力矩系數； 根據所述空氣動力學模型插值表，對所述目標飛機進行空氣動力學仿真建模，并根據建模結果更新所述關系映射模型； 其中，所述利用所述關系映射模型，構建空氣動力學模型插值表，包括： 基于空氣動力學原理，將所述關系參數劃分為多個參數組，每個參數組對應所述關系映射模型中的至少一個神經元組，每個參數組通過所述神經元組生成所述六自由度力力矩系數中的至少一項； 確定目標參數組以及目標神經元組，所述目標參數組為多個參數組中的任意一個，所述目標神經元組為所述目標參數組對應的神經元組； 根據所述目標參數組，確定離散的目標插值點，并將所述目標插值點作為所述目標神經元組的輸入； 確定所述目標神經元組中第N-1層神經元的輸出結果，N為所述目標神經元組的總層數； 根據各個目標參數組對應的輸出結果，確定空氣動力學模型插值表。

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