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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于自编码器模型的翼型参数化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：CN120145542B 。

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：202510162035.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于自编码器模型的翼型参数化方法是由赵欢;龚志园;高正红;甘科耀;王摄昆;罗枫丽;张巍峰设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自编码器模型的翼型参数化方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于自编码器模型的翼型参数化方法，构建了一种不依赖于任何人工先验知识的、完全基于Transformer架构的、同时生成翼型x坐标与y坐标的翼型自编码器模型，完全通过深度学习本身探索一组能够表达翼型外形的潜在表征，同时基于这些潜在表征重构翼型点云数据，从而提高翼型参数化模型的适用范围与参数化精度。

本发明授权基于自编码器模型的翼型参数化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码器模型的翼型参数化方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：对已有的初始翼型点云数据集进行数据结构调整，使初始翼型点云数据的数据结构保持一致，并对初始翼型点云数据进行扰动，得到新的翼型点云数据，与初始翼型点云数据组成多源翼型点云数据集； 步骤2：构建编码器，所述编码器能够对翼型点云数据进行降维处理，得到翼型点云数据的潜在表征； 所述编码器包括序列化处理模块、堆叠的ViT模块以及卷积模块； 所述序列化处理模块对输入的翼型点云数据进行序列化处理，得到序列化数据；以序列化数据作为堆叠的ViT模块输入，通过堆叠的ViT模块提取翼型点云数据特征，将翼型点云数据特征输入卷积模块进行降维，得到翼型点云数据的潜在表征； 步骤3：构建解码器，所述解码器能够将所述潜在表征重构得到翼型点云数据； 所述解码器包括转置卷积模块、堆叠的ViT模块、反序列化模块以及Softmax模块； 所述转置卷积模块对输入的潜在表征进行上采样，之后通过堆叠的ViT模块提取序列化的特征数据，并使用反序列化模块将序列化的特征数据映射回原始翼型点云数据结构；最后通过Softmax模块将映射得到的数据重构为翼型点云数据； 步骤4：根据步骤2得到的编码器和步骤3得到的解码器建立翼型自编码器；所述翼型自编码器的输入为翼型点云数据，所述自编码器的输出为重构的翼型点云数据；利用多源翼型点云数据集对所述翼型自编码器进行训练，得到训练完成的翼型自编码器； 步骤5：根据步骤4获得的翼型自编码器对给定翼型点云数据进行参数化，得到翼型点云数据的潜在表征。

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