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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于数据-物理耦合的目标空间多物理场重建与控制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：CN120764445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511251851.8，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于数据-物理耦合的目标空间多物理场重建与控制方法及系统是由王旭光;徐永嘉;刘丰旋;国巍;周益涵设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据-物理耦合的目标空间多物理场重建与控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于数据‑物理耦合的目标空间多物理场重建与控制方法及系统，其中方法包括：构建目标空间的多物理场CFD模型，构造虚拟仿真环境；在真实环境与多种虚拟仿真环境中，获取目标空间中各个采样点的多物理量的实测数据与仿真数据来训练融合时域注意力与频域分析的混合神经网络模型，从而建立监测点的多物理量与预测目标点的多物理量之间的映射关系；实时采集各个监测点的多物理量数据输入训练好的混合神经网络模型，预测得到各个预测目标点的多物理量数据，实现空间多物理场的重建。根据重建结果控制环境调控设备，实现目标空间内环境的优化调节。本申请可以提升多物理场重建的精度和速度，并进一步实现环境的智能调控。

本发明授权基于数据-物理耦合的目标空间多物理场重建与控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据-物理耦合的目标空间多物理场重建方法，其特征在于，包括： 构建目标空间的多物理场CFD模型，设置多个不同的边界条件，由此构造出多种虚拟仿真环境； 在目标空间中选取采样点，将采样点划分为监测点和预测目标点；在真实环境与多种虚拟仿真环境中，获取各个采样点的多物理量的实测数据与仿真数据，作为训练数据集； 构建融合时域注意力与频域分析的混合神经网络模型；基于训练数据集对混合神经网络模型进行训练；其中各个监测点的多物理量的实测数据与仿真数据作为混合神经网络模型的输入数据，各个预测目标点的多物理量的实测数据与仿真数据作为混合神经网络模型的输出数据；训练好的混合神经网络模型用于建立监测点的多物理量与预测目标点的多物理量之间的映射关系；其中，所述混合神经网络模型包括以Transformer架构为基础的时域分支神经网络和以FredFormer架构为基础的频域分支神经网络；时域分支神经网络利用多头自注意力机制捕捉输入时间序列的长程依赖关系，频域分支神经网络通过对输入序列进行傅里叶变换并采用频域注意力机制提取周期性特征，两分支输出经过融合后通过全连接层生成预测目标点的多物理量预测数据；在混合神经网络模型训练过程中，首先基于多种虚拟仿真环境下获取的仿真数据进行模型的预训练，随后基于真实场景获取的实测数据对预训练后的模型进行微调； 实时采集各个监测点的多物理量数据，将各个监测点的多物理量数据输入训练好的混合神经网络模型，混合神经网络模型输出预测得到各个预测目标点的多物理量数据，实现空间多物理场的重建。

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