买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;苏州湍流数字科技有限公司申请的专利基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置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：CN119514341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411564298.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置是由李左飙;温风波;万晨昕;李一越;罗余曦;赵智源;姜庆宇;管晨设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置在说明书摘要公布了：基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置，属于燃气轮机涡轮试验数据处理技术领域，尤其涉及叶栅试验的边界条件的反算；解决了现有技术所存在的计算量大、只关注低雷诺数流动或较为简单的三维甚至二维流动模式，只能应对传感器数量不变且位置固定的场景的问题；所述方法包括以下步骤：用于获取基于自注意力单元和Transformer编码器搭建空间分析网络结构的步骤；用于将归一化后的稀疏测量数据输入训练后空间分析网络结构，获得对应的试验边界条件的步骤。所述的基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置，适用于反算涡轮叶栅试验边界条件。

本发明授权基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 用于获取基于自注意力单元和Transformer编码器搭建空间分析网络结构的步骤； 所述空间分析网络结构包括位置编码模块，多层感知器，Transformer编码器以及平均池化层，Transformer编码器包括6个相同的网络块；每个网络块由两个层正则化、一个多头自注意力单元和一个多层感知器组成； 其中： 多头自注意力单元是一种改进的缩放点积注意力： 给定一系列查询Q和键值对K-V，使用公式（6）计算缩放点积注意力；其中，d k是查询和键的特征数量；上标T为矩阵转置；为归一化激活函数，将计算的注意力评分归一化为总和为1的概率分布； （6） 在自注意力计算中，Q、K和V为相同值； 对于多头自注意力，由多个注意力计算并行计算从不同尺度捕获特征，并通过连接计算结果来聚合信息，如公式（7）；其中，head i为第i个注意力头： （7）； 用于对空间分析网络结构进行训练，优化模型参数，采用均方误差计算对应残差的步骤： （9） 获得训练后空间分析网络结构的步骤： 训练后空间分析网络结构的数学形式描述： （1） 其中为试验观测数据，为监督学习模型，为模型超参数，为实际边界条件，上标代表最优解； 用于将归一化后的稀疏测量数据输入训练后空间分析网络结构，获得对应的试验边界条件的步骤； 所述空间分析网络结构建立在对涡轮叶片表面进行均匀网格划分的基础上，将采样网格节点作为传感器布置位置；在叶片吸力侧和压力侧各自至少布置32个采样点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学;苏州湍流数字科技有限公司，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。