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龙图腾网获悉中国运载火箭技术研究院申请的专利高速飞行器气动力-热-结构多场耦合智能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：CN119578281B 。

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：202411610715.9，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权高速飞行器气动力-热-结构多场耦合智能预测方法是由汪小卫;艾立强;徐振亮;陈蓉;邓思超;林明月;庄方方;孔令超;张翼;任宽;张升升;毛羽设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本高速飞行器气动力-热-结构多场耦合智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高速飞行器气动力－热－结构多场耦合智能预测方法，属于高速飞行器设计技术领域；根据飞行器飞行轨迹，抽取用于计算气动力和气动热状态的样本参数；对飞行器进行建模，模拟计算获取气动力和气动热数据集；计算沿轨迹的飞行器温度场；对气动力数据集进行训练，获得气动力预测模型；计算飞行器模型的结构应力位移场数据；在气动力数据集、飞行器温度场、飞行器模型的结构应力位移场数据中，提取关注的飞行器特征点相应数据，获得特征点数据集；对特征点数据集进行训练，得到精确的预测结果；本发明对模拟仿真的气动力－热－结构耦合数据进行人工智能算法离线学习建模后，实现输入飞行轨迹，快速预测输出飞行器特征点数据沿飞行轨迹变化的数据。

本发明授权高速飞行器气动力-热-结构多场耦合智能预测方法在权利要求书中公布了：1.高速飞行器气动力-热-结构多场耦合智能预测方法，其特征在于：包括： 步骤一、根据飞行器飞行轨迹，抽取用于计算气动力和气动热状态的样本参数； 步骤二、对飞行器进行建模，根据步骤一抽取的样本参数，模拟计算获取气动力和气动热数据集； 步骤三、根据步骤二的气动热数据集，计算沿轨迹的飞行器温度场； 步骤四、对步骤二的气动力数据集进行训练，获得气动力预测模型； 所述步骤四中，对步骤二的气动力数据集进行训练的方法为： S41、采用POD方法对气动力数据进行降阶； S42、根据样本参数与降阶的气动力数据之间的映射关系，采用BP神经网络训练，获得气动力预测模型； 步骤五、根据步骤三中沿轨迹的飞行器温度场和步骤四中气动力预测模型，计算飞行器模型的结构应力位移场数据； 步骤六、获得特征点数据集； 所述步骤六中，获得特征点数据集的方法为： 在步骤二中的气动力数据集、步骤三的飞行器温度场、步骤五的飞行器模型的结构应力位移场数据中，提取关注的飞行器特征点相应数据，获得特征点数据集； 步骤七、对特征点数据集进行训练，得到精确的预测结果。

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