买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海船舶运输科学研究所有限公司;上海交通大学申请的专利一种船舶湍流模型常数修正及展示方法和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：CN119692218B 。

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：202411549123.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种船舶湍流模型常数修正及展示方法和系统是由葛桂琨;李靖;李岚设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶湍流模型常数修正及展示方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种船舶湍流模型常数修正及展示方法和系统，先采用k‑ε湍流模型进行数值模拟生成该船舶的虚拟流场，并从虚拟流场中提取出多个离散的速度观测数据，再采用蒙特卡洛取样方法生成k‑ω湍流模型的模型常数的多个集合成员，基于每个集合成员的状态参数向量的初始值，并采用k‑ω湍流模型计算出每个集合成员的状态参数向量的预测值，进而计算出集合协方差矩阵，并根据集合协方差矩阵计算出卡尔曼增益矩阵，进而对每个集合成员的状态参数向量进行数据同化得到每个集合成员修正后的状态参数向量，并计算出所有修正后的状态参数向量的平均值，得到最优模型常数向量，有效节约了成本。

本发明授权一种船舶湍流模型常数修正及展示方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种船舶湍流模型常数修正及展示方法，其特征在于，包括以下步骤： 虚拟流场生成及速度观测数据提取步骤：设定某个船舶流场的边界条件和初始条件，基于边界条件和初始条件并采用RANS湍流模型中的k‑ε湍流模型进行数值模拟，生成该船舶的虚拟流场，并从虚拟流场中提取出多个离散的速度观测数据； 状态参数向量预测值计算步骤：采用蒙特卡洛取样方法在RANS湍流模型中的k‑ω湍流模型的模型常数空间中进行随机取样，生成k‑ω湍流模型的模型常数的多个集合成员，基于每个集合成员的状态参数向量的初始值，并采用k‑ω湍流模型计算出每个集合成员的状态参数向量的预测值； 状态参数向量修正步骤：基于集合卡尔曼滤波算法，根据集合成员的数量、状态参数向量的预测值以及所有状态参数向量的预测值的平均值计算出集合协方差矩阵，并根据集合协方差矩阵计算出卡尔曼增益矩阵，根据卡尔曼增益矩阵、速度观测数据和状态参数向量的预测值对每个集合成员的状态参数向量进行数据同化，得到每个集合成员修正后的状态参数向量，并计算出所有修正后的状态参数向量的平均值，得到最优模型常数向量； 速度场计算及展示步骤：将最优模型常数向量输入到k‑ω湍流模型，计算出优化后的速度场，并将优化后的速度场与初始条件中的初始速度场进行比对，将比对结果进行展示。

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上海船舶运输科学研究所有限公司;上海交通大学，其通讯地址为：200135 上海市浦东新区民生路600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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。