浙江大学刘尧龙获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于机器学习的倾转旋翼气动力系数预测系统及其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：CN120706328B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511128947.5，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于机器学习的倾转旋翼气动力系数预测系统及其方法是由刘尧龙;章杰超;陈雪;徐尚儒;郑耀设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的倾转旋翼气动力系数预测系统及其方法在说明书摘要公布了：本申请涉及倾转旋翼仿真技术领域，其具体地公开了一种基于机器学习的倾转旋翼气动力系数预测系统及其方法，其使用参数嵌入编码技术对翼型形状参数、攻角及流场参数进行物理嵌入处理和级联融合，以获取翼型形状参数、攻角及流场参数的信息联合表征，接着引入神经网络模型对翼型形状参数、攻角及流场参数进行深度联合特征提取以预测初始的升力系数、阻力系数及边界层参数，并结合物理模型对初始预测参数进行可压缩性修正与对称性约束，确保其符合空气动力学规律，最终基于修正后的气动力系数相关参数计算气动力系数。该方法能够突破传统Viterna外推法的迎角限制，实现全范围覆盖，并显著提升极端迎角区域的气动力预测精度，同时大幅提高计算效率。
本发明授权基于机器学习的倾转旋翼气动力系数预测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的倾转旋翼气动力系数预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 输入翼型形状参数、攻角和流场参数； 对所述翼型形状参数、所述攻角和所述流场参数进行嵌入编码以得到翼型形状参数嵌入编码向量、攻角嵌入编码向量和流场参数嵌入编码向量，其中，攻角嵌入编码向量的生成方式包括以下步骤：将所述攻角转化为、和的组合以得到所述攻角嵌入编码向量； 将所述翼型形状参数嵌入编码向量、所述攻角嵌入编码向量和所述流场参数嵌入编码向量进行级联以得到翼型集合-工况联合嵌入编码向量； 将所述翼型集合-工况联合嵌入编码向量输入神经网络推断模型以得到初始输出参数； 基于物理模型对所述初始输出参数进行后处理修正以得到气动力系数相关参数解码结果，所述气动力系数相关参数解码结果包括升力系数、阻力系数的对数函数值、力矩系数和边界层参数； 基于所述气动力系数相关参数解码结果，计算气动力系数。
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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励