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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种泵喷流场测试装置及流场缺失补偿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：CN119803852B 。

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：202510023493.9，技术领域涉及：G01M10/00；该发明授权一种泵喷流场测试装置及流场缺失补偿方法是由韩阳;汪永号;郭春雨;王超;郐云飞;李若欣;赵大刚;郑鑫;吴延园;高铭辰设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种泵喷流场测试装置及流场缺失补偿方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种泵喷流场测试装置及流场缺失补偿方法，包括高频双脉冲激光器、图像处理系统、相机同步器、高速相机、空泡水筒、反光棱镜、泵喷模型、透明导管。高频双脉冲激光器放置于空泡水筒中泵喷模型后端，高频双脉冲激光器发出的激光经由空泡水筒照射泵喷模型；在泵喷模型的激光平面上安装反光棱镜和高速相机；图像处理系统使用的数据同化及基于生成对抗网络模型，有效解决复杂结构物遮挡、粒子浓度缺失以及壁面反光带来的流场信息缺失。本发明解决了泵喷推进器内流场测试的相关实验装置不够完善，对泵喷缺失流场有效补偿，对于泵喷推进器从实验机理上认识内流场形态演化规律和后续泵喷推进器噪声预报和流场计算验证具有重要意义。

本发明授权一种泵喷流场测试装置及流场缺失补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种泵喷流场测试流场缺失补偿方法，其特征在于：具体步骤如下： 步骤1：将获取到的实验和数值模拟数据分别通过10层卷积层，采集到泵喷内流场的空间特征信息； 步骤2：利用本征正交分解实现流场降价，获取流场不同模态信息； 步骤3：通过Voronoi算子建立观测空间和状态空间的映射关系，将模态参数与空间特征信息融合，实现泵喷流场试验数据及数值模拟数据同化； 步骤4：将经过数据变分同化的流场输入神经网络，生成网络包括变形卷积、ATN注意转移层、卷积层及反卷积层； 步骤5：判别器网络，即D网络通过区分由生成网络生成的流场信息和经由CFD计算得到的精细流场，使生成器G生成的缺失区域贴近真实流场； 步骤6：优化G网络缺失补偿权重；将D网络计算得到的损失函数值反馈回G网络，促进网络的反向传播，重复步骤4-5，优化流场的缺失补偿效果； 步骤7：得到最终泵喷实验和数值缺失的精准补偿流场。

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