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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种超燃冲压发动机燃料多点喷注智能控制方法及系统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：CN121072347B 。

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：202511606118.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种超燃冲压发动机燃料多点喷注智能控制方法及系统是由王姮;王靖康;郭明明;张华;田野;梁爽;李玠録;程俊淞;周燎;胡亚军设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超燃冲压发动机燃料多点喷注智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超燃冲压发动机燃料多点喷注智能控制方法及系统，方法包括：采用多核并行计算架构搭建仿真模型，构建多核并行计算一维模型；将安全约束融入至学习过程中，构建考虑安全约束的SafeSAC智能体；开展基于多核并行计算一维模型交互的强化学习多点智能喷注预训练，得到预训练的SafeSAC强化学习智能体；设计基于壁面压力的推力间接控制律：根据壁面压力计算发动机推力；在隔离段壁面部署压力传感器，采用压比法计算隔离段内激波串前缘位置；将发动机推力和激波串前缘位置输入预训练的SafeSAC强化学习智能体，控制多注油点的燃油流量。本发明实现在飞行器安全约束条件下，燃烧室燃料多点喷注的智能调控。

本发明授权一种超燃冲压发动机燃料多点喷注智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超燃冲压发动机燃料多点喷注智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用多核并行计算架构搭建仿真模型，在保留燃料喷注—燃烧放热—推力输出核心耦合关系的基础上，构建面向控制超燃冲压发动机的多核并行计算一维模型； S2、在SAC强化学习框架中将安全约束融入至学习过程中，构建考虑安全约束的Safe SAC智能体； S3、基于构建的Safe SAC智能体，以多点燃油流量为控制变量，开展基于多核并行计算一维模型交互的强化学习多点智能喷注预训练，得到预训练的Safe SAC强化学习智能体； S4、设计基于壁面压力的推力间接控制律：通过地面试验建立燃烧室后部壁面压力与发动机推力的非线性映射模型，根据壁面压力计算发动机推力； S5、在隔离段壁面部署压力传感器，采用压比法计算隔离段内激波串前缘位置； S6、搭建涵盖指定来流条件和高精度燃料供给的地面直连试验台，将发动机推力和激波串前缘位置输入预训练的Safe SAC强化学习智能体，控制多注油点的燃油流量； S2中，Safe SAC智能体包括Critic网络、Safety网络和Actor网络，Critic网络和Safety网络利用TD误差，构造损失函数梯度下降进行参数的更新；Actor网络引入拉格朗日乘子，利用拉格朗日松弛法将原始带约束优化问题转化为无约束优化问题，针对于无约束的最小‑最大问题，原始‑对偶优化采用迭代的原始对偶方法，在每次迭代中，对原始策略和对偶变量依次进行更新，其更新方法具体为：固定拉格朗日乘子，利用策略梯度上升以更新Actor网络的策略，固定Actor网络的策略参数，对对偶变量进行更新。

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