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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于神经网络模型的试验设计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：CN116305574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310275615.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于神经网络模型的试验设计方法是由陈刚;韩仁坤;钱炜祺;孔轶男设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的试验设计方法在说明书摘要公布了：一种基于神经网络模型的试验设计方法，包括以下步骤；初始试验设计选择试验工况点，构建包含所有初始试验样本点处飞行工况参数和升阻力系数的试验数据集；构建神经网络气动模型，并使用所述试验数据进行训练；判断训练完成的神经网络气动模型预测精度是否满足要求；若预测精度不满足要求，则基于训练完成的神经网络气动模型构造信息矩阵；使用最优试验设计方法选择新增试验工况点，将新增试验点数据纳入试验数据集中；重复步骤，直至预测精度满足要求，则停止加点，当前神经网络模型作为预测模型预测所有飞行工况下的升阻力系数。本发明基于神经网络模型进行序贯采样，逐步增加样本量以提高神经网络建模精度。提高了试验效率，节约建模成本。

本发明授权一种基于神经网络模型的试验设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的试验设计方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤一：初始试验设计选择试验工况点，构建包含所有初始试验样本点处飞行工况参数和升阻力系数的试验数据集； 步骤二：构建神经网络气动模型，并使用所述试验数据进行训练； 步骤三：判断训练完成的神经网络气动模型预测精度是否满足要求； 步骤四：若预测精度不满足要求，则基于训练完成的神经网络气动模型构造信息矩阵； 步骤五：使用最优试验设计方法选择新增试验工况点，将新增试验点数据纳入试验数据集中； 步骤六：重复步骤二至五，直至步骤三中预测精度满足要求，则停止加点，当前神经网络模型作为预测模型预测所有飞行工况下的升阻力系数； 所述步骤四具体为： 1将所有已选择和一个待选择的试验点处的飞行工况参数值传给训练完成的神经网络模型，获得输出层前一层神经元的输出Amn，其中下标m代表神经元数目，下标n代表风洞试验点数，已选择的试验数据点为n-1个，待选择的试验数据点为1个；使用所有Amn构造当前模型的结构矩阵，可表示为： 2构造信息矩阵M＝GTG。

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