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龙图腾网获悉上海交通大学;南方科技大学申请的专利一种基于深度神经网络的燃烧化学反应计算加速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：CN116343936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310524037.3，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于深度神经网络的燃烧化学反应计算加速方法是由许志钦;张天汉;弋钰枭设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的燃烧化学反应计算加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的燃烧化学反应计算加速方法，涉及燃烧数值模拟领域，包括以下步骤：全局流形采样，该采样在预定的热化学相空间内进行；对采样数据进行预处理，该预处理包括Box‑Cox变换和零均值标准化；训练并保存深度神经网络模型；将经过预训练的深度神经网络模型与计算流体力学程序耦合，实现燃烧数值模拟计算。本发明通过基于深度神经网络的化学反应替代模型，移除了燃烧化学反应中的强刚性，实现较大时间步长求解化学反应刚性微分方程组，并且可以通过GPU实现化学反应多网格并行计算，在保证精度的前提下，极大地提高了计算效率，高效便捷。

本发明授权一种基于深度神经网络的燃烧化学反应计算加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的燃烧化学反应计算加速方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S101：全局流形采样，所述采样在预定的热化学相空间内进行； S103：对采样数据进行预处理，所述预处理包括Box-Cox变换和零均值标准化； S105：训练并保存深度神经网络模型； S107：将经过预训练的所述深度神经网络模型与计算流体力学程序耦合，实现燃烧数值模拟计算； 其中， 所述全局流形采样包括如下步骤： S1011：在所述热化学相空间中的低维子流形上进行零维流形采样，得到零维流形数据集； S1012：在所述热化学相空间内按照对数尺度随机采集大量样本，得到多尺度采样数据集； S1013：以所述零维流形数据集中各个维度变化率的边界为基准，剔除所述多尺度采样数据集中时间变化率超出边界范围的样本，筛选得到符合实际物理性质的样本数据； S1014：对所述样本数据进行演化、生成标签和合并处理，生成数据集；所述演化由预定的当前状态量生成1E-3s时间步后的状态量，所述生成标签由预定的当前状态量生成1E-6s时间步后的状态量；所述合并包括合并演化得到的数据作为输入数据和合并生成标签得到的数据作为目标数据； 在所述步骤S107中，所述计算流体力学程序包括EBI-DNS，使用所述深度神经网络模型替换所述计算流体力学程序的化学反应计算部分。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学;南方科技大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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