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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于Vision Transformer的流场预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN120430343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510411648.6，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权基于Vision Transformer的流场预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质是由徐全勇;杨佳利;曹文宇设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Vision Transformer的流场预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于VisionTransformer的流场预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。流场预测模型基于VisionTransformer构建，且包括特征编码层、线性投影层、编码层和解码层，所述方法包括：构建目标叶栅的网格数据，生成目标叶栅对应的仿真流场数据；分别对各网格节点的坐标进行编码处理，得到坐标编码；将各网格节点的坐标编码和工况条件输入至流场预测模型，通过编码层和解码层顺序对一维特征序列进行特征提取处理，得到预测流场数据，并根据预测流场数据与仿真流场数据之间的差异对流场预测模型进行调整，得到训练好的流场预测模型。采用本方法能够提高流场预测效率。

本发明授权基于Vision Transformer的流场预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于VisionTransformer的流场预测模型训练方法，其特征在于，流场预测模型基于VisionTransformer构建，且包括特征编码层、线性投影层、编码层和解码层，所述方法包括： 构建目标叶栅的网格数据，并根据所述网格数据和工况条件，生成所述目标叶栅对应的仿真流场数据； 针对所述网格数据中的任一网格节点，根据所述网格节点与所述目标叶栅通道中的叶片的位置关系，确定所述网格节点对应的位置关系参数，并根据所述位置关系参数与所述网格节点的坐标，确定所述网格节点的坐标编码；其中，所述位置关系参数的值在0~1区间中与符号距离函数的值呈指数衰减关系，且在所述网格节点位于所述目标叶栅中叶片的内部的情况下，所述符号距离函数为负数，在所述网格节点位于所述目标叶栅通道中叶片的外部的情况下，所述符号距离函数为正数； 将各所述网格节点的坐标编码和所述工况条件输入至所述流场预测模型，通过所述特征编码层对所述坐标编码及所述工况条件进行分割处理，得到多个特征数据块，并通过所述线性投影层对所述特征数据块进行维度调整处理，得到各所述特征数据块对应的一维特征，对各所述一维特征与各所述特征数据块的位置编码进行拼接处理得到一维特征序列； 通过所述编码层和所述解码层顺序对所述一维特征序列进行特征提取处理，得到预测流场数据，并根据所述预测流场数据与所述仿真流场数据之间的差异对所述流场预测模型进行调整，得到训练好的流场预测模型。

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