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龙图腾网恭喜中航西安飞机工业集团股份有限公司申请的专利一种基于神经网络代理模型的二维翼型流场网格生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115688529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211421924.X，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于神经网络代理模型的二维翼型流场网格生成方法是由宋居正;张占龙设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络代理模型的二维翼型流场网格生成方法在说明书摘要公布了：一种基于神经网络代理模型的二维翼型流场网格生成方法，采用自由变形FFD方法生成N组翼型外形点坐标；采用批处理方式，生成N个翼型对应的流场网格；并将网格点坐标写入矩阵P；采用主成分分析法对网格点坐标数据矩阵P降维至m维，降维后的矩阵为Pr；以矩阵Y和矩阵Pr作为神经网络的输入与输出，训练神经网络得到映射的代理模型；将N1个目标翼型的FFD参数矩阵Y1输入代理模型，得到对应的网格点坐标数据降维矩阵Pr1,将矩阵Pr1重新升维，获得N1个目标翼型的流场网格点坐标数据矩阵P1，重新写入网格文件，即可得到N1个目标翼型的流场网格文件，本发明的网格生成方法可以快速批量生成翼型流场网格文件用于翼型优化，该方法生成效率高，计算成本小，网格质量高。同时能够保证不同翼型的流场网格的拓扑关系一致。

本发明授权一种基于神经网络代理模型的二维翼型流场网格生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络代理模型的二维翼型流场网格生成方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：采用FFD方法,由N组、每组F个翼型FFD参数生成N个翼型，每个翼型由Nc对离散点坐标描述几何外形，各个翼型的FFD参数存储为矩阵Y,矩阵Y为N行F列，每一行代表一个翼型，矩阵的列元素为每个翼型的FFD参数， 所述步骤1中，采用拉丁超立方采样选择每个翼型的F个FFD参数，使N组翼型的FFD参数在设计空间均匀分布； 步骤2：采用批处理方式，生成N个翼型对应的流场网格，N个翼型流场网格的网格数量与拓扑关系一致,每个翼型流场网格点数量为Np； 步骤3：提取N个翼型流场网格的网格点坐标与拓扑关系M，其中N个翼型流场网格的网格点坐标数据用矩阵P表示，P为N行Np×3列矩阵，每行代表一个翼型的流场网格，每个翼型流场网格的网格点x、y、z坐标依次存入矩阵P的各列； 步骤4：采用主成分分析法对网格点坐标数据矩阵P降维至m维，降维后的矩阵为Pr，矩阵P为N行m列，每一行代表一个翼型的流场网格，每一列代表每个翼型流场网格点坐标降维后的信息； 步骤5：以矩阵Y和矩阵Pr的行向量作为神经网络的输入与输出，训练神经网络，将训练好的神经网络作为矩阵Y向矩阵Pr映射的代理模型； 步骤6：将N1个目标翼型的FFD参数Y1输入代理模型，得到对应的矩阵Pr1,将矩阵Pr1按照步骤3中降维方法进行逆操作，重新升维，获得N1个目标翼型的流场网格坐标矩阵P1； 步骤7：将步骤6得到的矩阵P1，按照步骤3提取的拓扑关系M重新写入网格文件，即可得到N1个目标翼型的流场网格文件。

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