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龙图腾网获悉中国特种飞行器研究所申请的专利一种水陆两栖飞机典型截面的着水面载荷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：CN114357878B 。

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：202111658286.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种水陆两栖飞机典型截面的着水面载荷预测方法是由王明振;吕宏强;曹楷;刘学军;胡奇;唐博建;王凡设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水陆两栖飞机典型截面的着水面载荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种水陆两栖飞机典型截面的着水面载荷预测方法，典型着水截面设置为二元楔形体截面，预测方法包括：步骤1，采集水陆两栖飞机着水表面中预设数量离散位置点的着水载荷；步骤2，对步骤1所采集的数据进行平滑处理，并从处理后的到的数据中选取训练样本和测试样本；其中，所述测试样本中包括训练样本；步骤3，采用基于机器学习方式，对二元楔形体截面采用现有训练样本进行模型训练构建出载荷预测模型，用于预测出二元楔形体截面的所有表面点的压力变化趋势。本发明实施例提供的技术方案解决了现有着水面载荷的预测方法，难以对复杂剖面构型及三维问题实现着水面载荷预测的问题。

本发明授权一种水陆两栖飞机典型截面的着水面载荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种水陆两栖飞机典型截面的着水面载荷预测方法，其特征在于，所述水陆两栖飞机的典型着水截面设置为二元楔形体截面，所述水陆两栖飞机典型截面的物理模型的参数化表达形式为：水陆两栖飞机典型截面中各测量点的横向坐标为Xi＝c0+i-1*c1，c0为水陆两栖飞机典型截面底部顶点向右设置的第一个压力测量点与顶点的距离，c1为相邻两个测量点之间的间距；所述水陆两栖飞机典型截面表面任意点坐标Xi，Yi通过斜升角α表征为Y＝tanα*X，斜升角α定义为楔形面与水平轴的夹角；所述着水面载荷预测方法包括： 步骤1，采集水陆两栖飞机着水表面中预设数量离散位置点的着水载荷； 步骤2，对步骤1所采集的数据进行平滑处理，并从处理后得到的数据中选取训练样本和测试样本；其中，所述测试样本中包括训练样本； 步骤3，采用基于机器学习方式，对二元楔形体截面采用现有训练样本进行模型训练构建出载荷预测模型，用于预测出二元楔形体截面的所有表面点的压力变化趋势； 其中，所述步骤1中，采集着水载荷采用单一参数变化的原则设计模拟工况，变化的参数为入水速度或二元楔形体截面的斜升角，采集得到不同工况下有限点处的着水压力载荷时间序列数据； 所述步骤3包括： 步骤31，特征参数提取和选择；建立斜升角、入水速度、测量点横轴坐标以及时间与压力值之间的非线性映射关系，将斜升角、入水速度、测量点横轴坐标、时间这些落水参数作为输入参数，将压力参数作为输出参数； 步骤32，将原始问题划分为串联形式的两个回归拟合子问题，分别为：子问题1、固定斜升角时入水速度、横轴坐标、时间与压力值的回归拟合问题；子问题2、固定入水速度时斜升角、横轴坐标、时间与压力值的回归拟合问题； 步骤33，建立高斯过程的弱回归模型，并采用训练样本对建立的高斯过程的弱回归模型进行训练，得到斜升角、入水速度、横向坐标、时间与压力的对应关系，进而得到载荷预测模型； 步骤34，基于机器学习框架采用多层感知MLP神经网络对载荷预测模型进行微调。

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