上海交通大学张斌获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于神经网络的高超声速稀薄流下圆柱壁面热流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：CN115422651B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210936815.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于神经网络的高超声速稀薄流下圆柱壁面热流预测方法是由张斌;刘洪;王友进;丁东明设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络的高超声速稀薄流下圆柱壁面热流预测方法在说明书摘要公布了：一种基于神经网络的高超声速稀薄流下圆柱壁面热流预测方法，在离线阶段通过直接模拟蒙特卡洛算法经过热流无关性验证获得参数设置标准后，使用该标准下的归一化的DSMC模拟样本训练神经网络，在在线阶段针对高超声速氩气流下的圆柱绕流问题，对已知宽范围内的来流努森数、温度比以及马赫数的值，根据神经网络内已有的连接关系及相应的训练参数得到圆柱壁面的多点热流系数值。本发明实现在宽范围稀薄流条件下能够快速且准确的预测高超声速氩气流下的圆柱壁面热流系数，测试集的21个结果表明驻点热流误差在1.5％以内，壁面热流最大误差不超过4.8％，而计算速度近似于理论公式的计算速度。
本发明授权基于神经网络的高超声速稀薄流下圆柱壁面热流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的高超声速稀薄流下圆柱壁面热流预测方法，其特征在于，在离线阶段通过直接模拟蒙特卡洛算法经过热流无关性验证获得参数设置标准后，使用该标准下的归一化的DSMC模拟样本训练神经网络，在在线阶段针对高超声速氩气流下的圆柱绕流问题，对已知宽范围内的来流努森数、温度比以及马赫数的值，根据神经网络内已有的连接关系及相应的训练参数得到圆柱壁面的多点热流系数值； 所述的神经网络包括：输入单元、第一隐藏层单元、第二隐藏层单元以及输出单元，其中：输入单元根据确定壁面热流所需最少变量个数的信息，进行无量纲处理，得到需使用3个无量纲参数对高超声速稀薄流下的热流进行预测的结果，第一隐藏层单元和第二隐藏层单元根据神经网络训练得到的误差信息，进行迭代调整神经元个数处理，得到最终的隐藏层神经元个数选定结果，输出单元根据14圆柱壁面重要热流信息分布位置信息，进行均匀布置处理，得到0°~80°9个热流预测位置结果。
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