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！

龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利物理机理内嵌的工业AIGC基础模型、训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品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：CN120011816B 。

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：202510496515.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权物理机理内嵌的工业AIGC基础模型、训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由任磊;王海腾;李奕慷设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本物理机理内嵌的工业AIGC基础模型、训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种物理机理内嵌的工业AIGC基础模型、训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品。属于机器学习技术领域。包括：对训练数据添加原始噪声，得到噪声数据；将噪声数据及训练数据标签输入待训练模型，得到预测噪声；根据训练步数及预设的步数阈值，确定约束强度；根据预测噪声及物理约束，确定物理损失；根据约束强度及物理损失，确定综合物理损失；根据预测噪声、原始噪声及综合物理损失，确定误差值；采用误差值优化待训练模型，得到新的待训练模型，重复执行添加原始噪声至确定误差值的过程，直至误差值小于预设的误差阈值或新的训练步数达到步数阈值，得到数据生成模型。解决了训练符合物理约束的模型能耗较高的问题。

本发明授权物理机理内嵌的工业AIGC基础模型、训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种物理机理内嵌的工业AIGC基础模型训练方法，其特征在于，应用于计算机，包括： 获取多组训练数据及所述训练数据对应的训练数据标签，其中所述训练数据包括飞机发动机的风扇入口总压训练数据及风扇出口总压训练数据； 对所述训练数据添加原始噪声，得到噪声数据； 将所述噪声数据及所述训练数据标签输入待训练模型，以使所述待训练模型输出预测噪声，其中所述预测噪声包括预测风扇入口总压及预测风扇出口总压； 将训练步数加1，得到新的训练步数； 根据所述新的训练步数及预设的步数阈值，确定约束强度； 根据所述预测噪声及预设的物理约束，确定物理损失，其中所述物理约束包括风扇入口总压与风扇出口总压的约束方程； 根据所述约束强度及所述物理损失，确定综合物理损失； 根据所述预测噪声、所述原始噪声及所述综合物理损失，确定误差值； 采用所述误差值优化所述待训练模型，得到新的待训练模型，并再次执行对训练数据添加原始噪声至确定误差值的过程，直至所述误差值小于预设的误差阈值或所述新的训练步数达到所述步数阈值，将所述新的待训练模型确定为工业AIGC基础模型； 其中，所述风扇入口总压与风扇出口总压的约束方程，如下： 式中，P21表示风扇出口总压，P2表示风扇入口总压，γ表示比热比，Ma表示马赫数； 其中，根据所述约束强度及所述物理损失，确定综合物理损失，包括：将约束强度与物理损失相乘，得到综合物理损失； 其中，所述根据所述预测噪声及预设的物理约束，确定物理损失，包括：将所述预测噪声输入各物理约束对应的约束方程，得到各约束方程的输出结果；将各约束方程的输出结果相加，得到所述物理损失。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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”。