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龙图腾网获悉杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院);天目山实验室申请的专利一种考虑随机不确定性的飞机模型机翼快速修正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：CN119808480B 。

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：202411879521.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种考虑随机不确定性的飞机模型机翼快速修正方法是由胡庆雷;蒲红宇;李源;李东禹;韩拓设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑随机不确定性的飞机模型机翼快速修正方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种考虑随机不确定性的飞机模型机翼快速修正方法，属于航空航天技术领域，解决传统的随机模型修正方法在模型修正中表现出较高的计算复杂度，且在处理多源不确定性时可能导致模型与实际结构之间存在误差的技术问题，本发明通过有限元技术对飞机模型进行仿真，生成大量包含机翼结构参数随机样本；采用CNN构建机翼动力学响应与参数之间的映射关系，使用这一模型进行参数修正。设计与训练CNN模型，以5组机翼固有频率为输入，预测机翼尺寸的均值与方差；在ANSYS和Python环境建立数据生成和处理管道，自动化流程生成样本。利用生成的数据训练CNN，进行参数反演，以快速修正模型中的不确定性。

本发明授权一种考虑随机不确定性的飞机模型机翼快速修正方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑随机不确定性的飞机模型机翼快速修正方法，其特征在于，所述一种考虑随机不确定性的飞机模型机翼快速修正方法的步骤包括： 步骤1：对飞机机翼模型进行有限元建模，对飞机机翼的有限元模型进行动力学仿真，完成飞机机翼模型的参数化设置，其中，参数化设置中选定飞机机翼的几何尺寸翼长a和翼宽b为不确定参数； 步骤2：将待修正机翼模型参数输入有限元模型进行仿真计算，获取对应的结构特征量； 步骤3：在Python与Nastran环境中，生成多个包含机翼结构参数随机样本，批量计算固有频率，完成训练数据集的构建； 步骤4：构建卷积神经网络，学习机翼动力学响应与参数之间的映射关系； 步骤5：使用训练数据集对卷积神经网络进行训练，将待修正机翼模型参数输入训练后的卷积神经网络中进行参数反演，获取反演生成的模型参数； 步骤6：将反演生成的模型参数输入有限元模型中计算得到修正后的结构特征量； 步骤7：计算修正后的结构特征量和实际结构特征量的误差，若误差大于预设值，则对随机样本和卷积神经网络进行处理，直至修正后的结构特征量和实际结构特征量的误差小于预设值，完成飞机模型机翼快速修正。

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杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院);天目山实验室，其通讯地址为：311115 浙江省杭州市余杭区瓶窑镇双红桥街166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”。

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