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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于图神经网络的卫星温度场数字孪生体模型构建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：CN115640735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211023973.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图神经网络的卫星温度场数字孪生体模型构建方法是由李星辰;李桥;姚雯;姜廷松;陈小前设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的卫星温度场数字孪生体模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的卫星温度场数字孪生体模型构建方法，包括：确定布置有温度传感器的第一类位置点和未布置传感器的第二类位置点；根据各个位置点之间的距离关系构建图模型；获取多组历史数据；根据历史数据和图模型，生成包括训练数据集；构建图卷积神经网络，利用训练数据集训练图卷积神经网络；根据传感器采集的第一类位置点的温度数据，利用图卷积神经网络获取第二类位置点的温度，对第一类位置点的温度和第二类位置点的温度进行可视化处理，获取卫星温度场数字孪生体模型。本发明能够利用有限温度敏感点测量的温度得到所有温度敏感点的温度，获取相应的卫星温度场数字孪生体模型，并且能够适用于非结构化的二维或三维场景。

本发明授权基于图神经网络的卫星温度场数字孪生体模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的卫星温度场数字孪生体模型构建方法，其特征在于，包括： 确定卫星上布置有温度传感器的第一类位置点、以及需要进行温度监测且未布置温度传感器的第二类位置点； 将一个位置点作为一个节点，根据各个位置点之间的距离关系构建图模型； 获取多组历史数据，其中，每组所述历史数据包括：第一类位置点的温度、卫星内发热组件的功率信息、卫星舱工况信息和第二类位置点的温度； 根据所述历史数据和图模型，生成包括多个训练数据的训练数据集，其中，所述训练数据包括包含有节点输入特征的图模型及对应的第二类位置点的温度； 构建图卷积神经网络，利用所述训练数据集训练图卷积神经网络以拟合输入数据与第二类位置点的温度的映射关系，其中，所述输入数据为包含有节点输入特征的图模型； 根据温度传感器采集的第一类位置点的温度数据、卫星内发热组件的功率信息和卫星舱工况信息，确定对应的包含有节点输入特征的图模型，将包含有节点输入特征的图模型输入训练后的图卷积神经网络，对温度传感器采集的第一类位置点的温度和图卷积神经网络输出的第二类位置点的温度进行可视化处理，获取卫星温度场数字孪生体模型。

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