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！

龙图腾网获悉中国核动力研究设计院申请的专利一种基于对抗神经网络的流动传热预测方法、设备和介质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：CN120235085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510724807.8，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于对抗神经网络的流动传热预测方法、设备和介质是由毕景良;邓康杰;袁德文;昝元锋;李朋洲;徐建军设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗神经网络的流动传热预测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗神经网络的流动传热预测方法、设备和介质，涉及数据预测技术领域，通过目标预测装置的几何结构和物理特性构建质量源项和能量源项，并基于质量源项和能量源项进行仿真，得到目标预测装置的多物理场模拟结果，通过生成质量源项和能量源项，能够在前期的参数获取过程中，减小前期的数据误差，通过构建降阶模型，对目标预测装置的多物理场模拟结果进行降阶处理，降低数据计算复杂度，通过对抗神经网络模型构建流动传热预测模型进行预测，能够提高生成的生成流场云图和温度场云图的预测精度，能够实时获得工业设备内的流动传热特性，为模型开发提供数据支持，并为工业数字孪生提供重要的分析方法和工具。

本发明授权一种基于对抗神经网络的流动传热预测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗神经网络的流动传热预测方法，其特征在于，包括以下具体步骤： 根据目标预测装置的几何结构和物理特性，在多物理场框架中进行目标预测装置的网格划分； 基于每个网格的流体相变参数、热量传递参数和相变潜热参数，得到质量源项和能量源项； 基于质量源项和能量源项进行仿真，得到目标预测装置的多物理场模拟结果； 构建降阶模型，根据目标预测装置的多物理场模拟结果，生成温度场云图数据训练样本和速度场云图数据训练样本； 构建对抗神经网络模型，采用温度场云图数据训练样本和速度场云图数据训练样本训练对抗神经网络模型，得到流动传热预测模型； 将目标预测装置的多物理场模拟结果输入到流动传热预测模型中，预测生成流场云图和温度场云图； 质量源项的获取步骤具体包括： 获取网格体积，得到网格单元的特征长度； 获取相变调节系数、液体的相变潜热、气体密度、汽泡温度、汽泡内的压力、气体摩尔质量和摩尔气体常数，得到相变界面的凝结和蒸发换热系数； 获取液体的相变潜热、饱和温度和网格单元温度，结合相变界面的凝结和蒸发换热系数，确定每个网格的单位体积汽液两相的质量传递速率； 获取网格单元体积汽液两相的质量传递速率约束条件，结合每个网格的单位体积汽液两相的质量传递速率，得到每个网格的质量源项； 能量源项的获取步骤具体包括： 获取每个网格内的液相的定压比热容、汽相的定压比热容、时间步数、时间步数对应的温度和参考温度，结合每个网格内的单位体积汽液两相的质量传递速率，得到能量源项； 所述构建对抗神经网络模型，具体包括： 构建生成器； 获取温度场云图数据训练样本和速度场云图数据训练样本的随机噪声数据,输入到生成器中； 生成器对目标预测装置的多物理场模拟结果的随机噪声数据进行训练，学习物理场云图的概率分布，直至训练达到设定阈值，得到生成的物理场云图； 构建判别器； 基于温度场云图数据训练样本和速度场云图数据训练样本的提取真实的物理场云图； 对生成的物理场云图和真实的物理场云图进行判别，根据判别结果优化生成的物理场云图，直至判别结果达到设定阈值，得到流动传热预测模型。

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中国核动力研究设计院，其通讯地址为：610000 四川省成都市双流区长顺大道一段328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”。