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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种结合空间坐标的飞行器分布载荷多保真融合方法及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：CN119128781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411054719.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种结合空间坐标的飞行器分布载荷多保真融合方法及系统是由王鹏飞;曾丽芳;邵雪明;黎军设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合空间坐标的飞行器分布载荷多保真融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合空间坐标的飞行器分布载荷多保真融合方法及系统，包括：1通过数值仿真计算飞行器在不同工况下的分布载荷数据集，定义为低保真气动数据；通过实际试验得到飞行器在不同工况下的分布载荷数据集，定义为高保真气动数据；2在预训练后的原始数据融合层，利用高保真数据对低保真气动数据初步融合，提高低保真气动数据质量；3在预训练后的自定义空间坐标数据层，优化高保真数据和初步融合后的低保真数据的空间坐标特征，生成自定义高保真数据和自定义低保真数据合；4在预训练后的结合空间坐标数据融合层，进一步融合自定义高保真和自定义低保真数据。利用本发明，可以低成本获取飞行器高精度分布载荷数据。

本发明授权一种结合空间坐标的飞行器分布载荷多保真融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合空间坐标的飞行器分布载荷多保真融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 1通过数值仿真计算得到飞行器在不同工况下的分布载荷数据集，定义为低保真气动数据；通过实际试验得到飞行器在不同工况下的分布载荷数据集，定义为高保真气动数据； 2在预训练后的原始数据融合层中，利用高保真气动数据对低保真气动数据进行初步融合，得到高质量的低保真气动数据，并保留原始的高保真气动数据； 3在预训练后的自定义空间坐标数据层中，优化高保真气动数据和初步融合后的低保真气动数据的空间坐标特征，生成自定义高保真数据和自定义低保真数据样本集合；自定义空间坐标数据层包含生成器和判别器，生成器用来生成指定空间坐标特征的样本，预训练过程中，生成器的损失函数为 判别器筛选出满足真实数据的自定义数据集合，判别器的损失函数为 其中，z为来自自定义空间的随机噪声向量，x为真实样本，Gz为输入为随机噪声并输出为生成的数据样本，Dx表示样本x被判别为真实样本的概率，DGz表示生成样本被判别为真实样本的概率，表示对潜在空间中所有可能的输入进行平均，pdatax表示真实数据的分布，pzz表示潜在空间的分布； 4在预训练后的结合空间坐标数据融合层中，引入样本点空间坐标特征学习，丰富数据样本点间关系信息，进一步融合上一层中的自定义高保真和自定义低保真数据集合，得到最终融合后的飞行器目标分布载荷数据； 结合空间坐标数据融合层使用编码器和解码器生成样本之间空间位置序列关系，利用自注意力机制关注样本间的空间坐标序列，捕捉不同样本之间的关系，提取数据的细节特征。

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