中山大学蒋运华获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种智能降载减阻控制方法及其应用的跨介质航行器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：CN117472089B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311460567.2，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种智能降载减阻控制方法及其应用的跨介质航行器是由蒋运华;王振江;邹志辉;甄梓坤;姜一凡设计研发完成，并于2023-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种智能降载减阻控制方法及其应用的跨介质航行器在说明书摘要公布了：本发明涉及跨介质航行器技术领域，具体公开一种智能降载减阻控制方法及其应用的跨介质航行器，该智能降载减阻控制方法在具体实施过程中当航行器出入水与水中高速航行时，超空泡智能控制器主要感知超空泡跨介质航行器所在的飞行介质，以及空泡与跨介质航行器结构之间的相互关系，当超空泡智能控制器感知空泡与航行器之间不再匹配时，则根据深度强化学习下主动控制空泡与跨介质航行器相互匹配的最优策略关系，调节通气量、调节航行器姿态、调节机翼与跨介质航行器的相互关系来实现空泡与航行器最优匹配，实现降载与减阻最优。为了实现降载和减阻，控制器算法中所有涉及矩阵运算都采用高效量子计算算法来提升计算速度。
本发明授权一种智能降载减阻控制方法及其应用的跨介质航行器在权利要求书中公布了：1.一种智能降载减阻控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用仿生侧线速度传感器阵列在标定试验中采集电压数据，并使用梯度下降的深度学习方法训练和评价速度‑电压模型； 采用仿生触须阻力传感器阵列在标定试验中采集电流数据，使用梯度下降的深度学习方法训练和评价阻力‑电流模型； 基于水下阻力公式、速度‑电压模型和阻力‑电流模型构建超空泡感知模型； 在出入水试验和水下航行试验中得到跨介质航行器的空泡形态、通气量、航行器阻力和加速度数据，使用强化学习方法训练超空泡感知模型，获得超空泡智能控制最优策略模型； 将跨介质航行器实时的电压、电流数据输入到超空泡智能控制模型中，根据实时速度和阻力感知空泡形态； 根据感知到的空泡形态实时调整空化器通气量和跨介质航行器的姿态，将空泡形态和跨介质航行器姿态调节至最优状态。
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