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龙图腾网获悉中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所申请的专利一种基于变形的流场中舵面分布载荷预测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：CN120046254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510537407.6，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于变形的流场中舵面分布载荷预测方法是由田保未;张兆;唐新武;陈植;王良锋;刘志勇;彭昊;余皓;冯黎明;姚波设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变形的流场中舵面分布载荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于变形的流场中舵面分布载荷预测方法，涉及飞行器设计技术领域，解决了薄舵面无法采用传统测力天平等技术测量获得其操纵力矩及分布载荷的问题。方法包括：基于翼‑舵融合模型，计算飞行器的舵面气动载荷场，建立典型舵面气动载荷数据库；采用薄板控制方程或有限单元法，确定舵面的变形位移场与气动载荷场的对应关系，建立舵面载荷‑位移数据库；获取深层卷积神经网络并完成对应训练，构建出舵面位移‑载荷求解器；工程应用时，向舵面位移‑载荷求解器输入实测获得的舵面位移云图，求解器对应输出舵面载荷云图，实现载荷预测。本发明使薄壁化舵面的精细化载荷测量成为可能，为结构强度分析与气动优化提供了关键数据支撑。

本发明授权一种基于变形的流场中舵面分布载荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变形的流场中舵面分布载荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于翼-舵融合模型，计算飞行器在不同飞行工况下的舵面气动载荷场，建立典型舵面气动载荷数据库； S2、采用薄板控制方程或者有限单元法，确定舵面的变形位移场与气动载荷场的对应关系，建立舵面载荷-位移数据库并从中获取训练数据集； S3、获取深层卷积神经网络，使用训练数据集完成对深层卷积神经网络的训练，构建出舵面位移-载荷求解器； S4、工程应用时，向舵面位移-载荷求解器输入实测获得的舵面位移云图，舵面位移-载荷求解器输出舵面载荷云图，实现舵面分布载荷的预测； 步骤S2中，依据舵面的两种形态，对应采用薄板控制方程或者有限单元法进行处理； 第一种形态为舵面的上下表面均为对称平面，且对称平面之间的厚度变化率小于预设厚度阈值，该形态采用薄板控制方程进行处理； 第二种形态为舵面的上下表面之间的厚度变化率大于等于预设厚度阈值，或者舵面的上下表面的曲率大于等于预设曲率阈值，该形态采用有限单元法进行处理； 对于第二种形态的舵面，直接采用有限单元法进行求解，将舵面的变形位移场与气动载荷场之间通过一组控制固体弹性变形的偏微分方程组关联，构成如下所示的Lame-Navier方程： 方程式中，为舵面的弹性模量，为梯度算子，为泊松比；、、为三维坐标系中的对应坐标；、、分别代表沿、、方向的位移量；、、分别代表、、方向的体积力；为舵面的体积应变，其值与应变张量的第一不变量相等，如下式： 上述偏微分方程组为一个线性系统，对于舵面上的任意分布载荷，通过给定边界条件与载荷条件的方式，即可得出该线性系统的变形位移场，从而确定舵面的变形位移场与气动载荷场的对应关系； 步骤S3中，训练数据集包括作为训练输入的舵面位移云图，以及基于舵面载荷-位移数据库得出的该舵面位移云图对应的舵面载荷云图；深层卷积神经网络包括多个分支路径，每个分支路径均包括多个卷积层、多个激活函数层和全连接层；在预设数量的分支路径中的部分卷积层的输入来自于其余任意分支路径中激活函数层的输出；每个分支路径各自的输出在经过输出融合操作后，作为深层卷积神经网络的输出； 构建的舵面位移-载荷求解器表示为下式： 式中，为深层卷积神经网络的参数集；为舵面位移云图，作为求解器的输入；为舵面载荷云图，作为求解器的输出，用于表征舵面的分布载荷； 深层卷积神经网络中，每个分支路径的卷积层和激活函数层使输入特征经过卷积运算和非线性变换后，输出为下式： 式中，为卷积层的输入特征图，为卷积算子，为可训练卷积核，为偏置参数，为非线性激活函数，为激活函数层的输出特征图；激活函数层中的非线性激活函数采用ReLU激活函数，其运算如下式： 式中，代表激活函数层的输入值，代表从输入值和0中选择较大值； 深层卷积神经网络的损失函数如下式： 式中，代表经CFD计算后得到的舵面分布载荷，代表经深层卷积神经网络预测得到的舵面分布载荷，代表特征点总数；，代表可训练的卷积核及其对应权重的集合；为防止深层卷积神经网络过拟合的L2正则化系数；代表控制舵面位移应力的微分方程系统，即所述Lame-Navier方程。

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