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龙图腾网获悉友铂空天动力(深圳)有限公司申请的专利一种流体机械通流部件智能设计仿真系统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：CN120354752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510837272.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种流体机械通流部件智能设计仿真系统是由杨显清;冷雪松;陈焕龙;张宇航;邵长孝;刘明俊;张振久设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流体机械通流部件智能设计仿真系统在说明书摘要公布了：本申请涉及流体机械设计技术领域，公开了一种流体机械通流部件智能设计仿真系统，包括：多物理场建模模块，用于基于预设边界条件和物理属性构建流体力学、结构力学与热传导模型；智能优化决策模块，用于构建定义通流性能优化目标函数；协同计算模块，用于基于所述候选设计参数集合，构建综合性能评估模型；虚拟实验反馈模块，用于根据所述多目标评价结果重构对应的通流部件结构模型；调度控制模块，用于控制优化过程中的算法路径选择与计算资源分配。本发明采用多物理场耦合建模与动态反馈机制相结合的方法，通过实时反馈的仿真数据不断调整设计参数，使得优化过程能够根据实际运行工况进行动态更新，提高优化收敛速度和全局性能的效果。

本发明授权一种流体机械通流部件智能设计仿真系统在权利要求书中公布了：1.一种流体机械通流部件智能设计仿真系统，其特征在于，包括： 多物理场建模模块，用于基于预设边界条件和物理属性构建流体力学、结构力学与热传导模型，并输出耦合仿真参数； 智能优化决策模块，用于接收所述耦合仿真参数，构建定义通流性能优化目标函数，通过行为驱动优化策略和深度强化学习方法生成优化路径与候选设计参数集合； 协同计算模块，用于基于所述候选设计参数集合，调用多物理场数值仿真器联合计算各物理场响应结果，构建综合性能评估模型，生成各候选设计参数对应的多目标评价结果； 虚拟实验反馈模块，用于根据所述各候选设计参数对应的多目标评价结果重构对应的通流部件结构模型，在虚拟仿真环境中模拟运行工况，生成真实感知反馈数据作为性能验证依据； 调整模块，用于基于所述真实感知反馈数据，构建设计误差函数，通过对比预设的期望性能指标与当前候选设计参数对应的多目标评价结果，反向调整优化策略并动态更新设计参数，驱动优化过程迭代收敛； 调度控制模块，用于根据所述调整模块输出的优化过程迭代阶段及性能收敛状态，动态调度局部优化或全局搜索策略，控制优化过程中的算法路径选择与计算资源分配； 所述多物理场建模模块包括： 流体力学建模单元，用于基于预设边界条件和初始设计参数，通过质量守恒方程和动量守恒方程构建流体流动模型； 结构力学建模单元，用于基于所述流体流动模型，结合材料属性参数，构建通流部件的结构强度模型，并计算应力和变形场； 热传导建模单元，用于基于所述应力和变形场和所述流体流动模型，构建通流部件的温度分布模型，生成耦合仿真参数； 所述协同计算模块包括： 多物理场仿真单元，用于根据生成的新一轮高性能候选设计参数集合，调用多物理场建模模块的建模流程对各候选参数进行联合仿真，输出包含流体、结构和热场结果的数据集； 性能评估单元，用于基于所述包含流体、结构和热场结果的数据集，构建综合性能评分模型，动态映射设计参数对性能指标的影响关系； 数据整合单元，用于以所述设计参数对性能指标的影响关系为基础，构建候选设计参数对应的多目标评价结果，并动态调整评价指标的权重因子； 所述调用多物理场建模模块的建模流程对各候选参数进行联合仿真包括： 基于深度强化学习单元生成的新一轮高性能候选设计参数集合，构建多物理场联合仿真任务列表； 根据所述仿真任务列表中的设计参数，动态配置流体力学仿真的入口流速边界条件、结构力学仿真的载荷分布条件以及热传导仿真的热源分布条件； 将联合仿真结果中的流体压力场、结构应力场和温度场数据实时同步至所述性能评估单元，触发综合性能评分模型更新权重因子，并生成多目标评价结果； 所述虚拟实验反馈模块包括： 模型重构单元，用于根据所述候选设计参数对应的多目标评价结果，动态生成三维几何模型； 动态仿真单元，用于基于所述三维几何模型，调用多物理场仿真器模拟通流部件在典型工况下的运行状态，所述多物理场仿真器加载的边界条件由所述多物理场仿真单元输出的联合仿真数据动态配置； 反馈生成单元，用于从所述动态仿真单元配置的仿真数据中提取压力分布、温度分布及结构应变数据，构建真实感知反馈数据集； 所述调整模块包括： 误差分析单元，用于基于所述虚拟实验反馈模块生成的真实感知反馈数据，与所述智能优化决策模块中定义的通流性能优化目标函数进行对比分析，构建设计误差函数； 策略更新单元，用于基于所述误差函数结果，采用反向传播算法调整所述深度强化学习单元的优化策略网络，并生成新的策略参数； 参数迭代单元，用于基于所述新的策略参数，动态调整当前候选设计参数集合，并驱动所述智能优化决策模块中的优化过程再次迭代，以形成闭环优化流程。

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