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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于内嵌物理信息隐式流神经网络的机翼流场分析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：CN119830785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411758363.1，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于内嵌物理信息隐式流神经网络的机翼流场分析方法是由彭伟;项子雪;张小亚;姚雯;周炜恩;龚智强设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内嵌物理信息隐式流神经网络的机翼流场分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于内嵌物理信息隐式流神经网络的机翼流场分析方法，包括：获取待分析的机翼，构建坐标系，获取机翼的多个节点在坐标系下的坐标信息；获取待分析的机翼在指定时刻下对应的纳维‑斯托克斯方程中的雷诺数；将获取的多个节点的坐标信息、指定时刻下的时间信息和雷诺数输入预训练的隐式流神经网络模型，得到隐式流神经网络模型输出的机翼在下一个时刻下的流场信息。本发明通过利用两个网络构建隐式流神经网络模型以将机翼流场预测分析的空间复杂性和时间复杂性分开表征并建立联系，并通过构造相应的内嵌物理信息损失函数对隐式流神经网络模型进行物理限制，能够实现机翼流场的高效快速求解分析，并保证机翼流场的预测分析精度。

本发明授权基于内嵌物理信息隐式流神经网络的机翼流场分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于内嵌物理信息隐式流神经网络的机翼流场分析方法，其特征在于，包括： 获取待分析的机翼，构建坐标系，获取机翼的多个节点在坐标系下的坐标信息； 获取待分析的机翼在指定时刻下对应的纳维-斯托克斯方程中的雷诺数； 将获取的多个节点的坐标信息、指定时刻下的时间信息和雷诺数输入预训练的隐式流神经网络模型，得到所述隐式流神经网络模型输出的机翼在下一个时刻下的流场信息，所述隐式流神经网络模型基于预先构建的内嵌物理信息损失函数进行预训练，所述隐式流神经网络模型包括流场预测网络和权重生成网络，所述权重生成网络的输入为指定时刻下的时间信息和雷诺数，所述权重生成网络用于根据输入的时间信息和雷诺数输出所述流场预测网络的权重参数和偏置参数，所述流场预测网络的输入为节点的坐标信息，所述流场预测网络以所述权重生成网络输出的权重参数和偏置参数作为自身的网络参数，所述流场预测网络用于根据输入的节点的坐标信息输出机翼在下一个时刻下的流场信息。

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