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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种用于航空发动机性能数字孪生的精度提升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：CN116106021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310057669.3，技术领域涉及：G01M15/04；该发明授权一种用于航空发动机性能数字孪生的精度提升方法是由肖达盛;肖洪;唐轲;于艾洋;王栋欢设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于航空发动机性能数字孪生的精度提升方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及一种用于航空发动机性能数字孪生的精度提升方法，该方法包括建立补偿模型；设置两个输出通道，分别输出两个输出值；将两个输出值分别与对应的性能预测目标值进行比较计算，得到两个损失参数，将损失参数分别迭代到基础数字孪生模型和补偿模型中，直至误差收敛；预测航空发动机性能参数，将发动机的监测数据，对应地输入到收敛完成的基础数字孪生模型中，得到目标性能参数预测值。目的在于通过该补偿模型与基础模型的耦合训练，逐步迭代消除误差，在不增加基础模型复杂度的前提下，将补偿模型的补偿效果直接耦合到基础数字孪生模型之中，在提升预测精度的同时不增加预测耗时，保障实时性。

本发明授权一种用于航空发动机性能数字孪生的精度提升方法在权利要求书中公布了：1.一种用于航空发动机性能数字孪生的精度提升方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立发动机性能预测基础数字孪生模型：筛选发动机运行数据，采用时序性人工智能算法构建发动机性能预测基础数字孪生模型； S2：建立补偿模型：补偿模型的结构、算法与发动机性能预测基础数字孪生模型一致，或补偿模型为非时序性算法； S3：建立模型输出通道：设置两个输出通道，其中一个为发动机性能预测基础数字孪生模型的输出通道，另一个为发动机性能预测基础数字孪生模型与补偿模型的加和输出通道； S4：训练误差反向传播：将步骤S3中得到的两个输出值，分别与对应的性能预测目标值进行比较计算，得到两个损失参数，将损失参数分别迭代到发动机性能预测基础数字孪生模型和补偿模型中进行训练，并重复步骤S3和步骤S4，直至误差收敛； S5：预测航空发动机性能参数：将发动机的任意工作状态监测到的数据，对应的输入到步骤S4中收敛完成的发动机性能预测基础数字孪生模型中，得到目标性能参数预测值。

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西北工业大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市友谊西路127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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