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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于改进物理信息神经网络的气动参数辨识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：CN119623260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411670019.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进物理信息神经网络的气动参数辨识方法是由陈俊谷;刘俊辉;单家元;王佳楠;王彦恺设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进物理信息神经网络的气动参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进物理信息神经网络的气动参数辨识方法，包括：获取飞行器飞行过程中的目标飞行状态量；将目标飞行状态量输入改进的物理信息神经网络中，得到气动参数摄动量，气动参数摄动量为标称气动参数与实际飞行中的气动参数之间的差异量化值，改进的物理信息神经网络的损失函数为积分损失函数，该积分损失函数将包含估计值的动力学模型与真实动力学特性建立联系；根据气动参数摄动量以及对应的标称气动参数，确定实际气动参数。通过实施本发明，以积分的方式将包含估计值的动力学模型与真实动力学特性建立联系，确保神经网络在训练过程中能够学习到正确的动力学信息，提高气动参数的准确度，降低训练难度。

本发明授权一种基于改进物理信息神经网络的气动参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进物理信息神经网络的气动参数辨识方法，其特征在于，包括： 获取飞行器飞行过程中的目标飞行状态量； 将目标飞行状态量输入改进的物理信息神经网络中，得到气动参数摄动量，气动参数摄动量为标称气动参数与实际飞行中的气动参数之间的差异量化值，改进的物理信息神经网络的损失函数为积分损失函数，该积分损失函数将包含估计值的动力学模型与真实动力学特性建立联系； 根据气动参数摄动量以及对应的标称气动参数，确定实际气动参数； 其中，改进的物理信息神经网络包括第一网络和第二网络，第一网络用于辨识阻力系数摄动量，第二网络用于辨识升力系数摄动量，所述第一网络和第二网络均为RBF-BP混合网络架构； 第一网络的积分损失函数为： ； 其中，，表示作用在飞行器上的阻力，表示飞行器质量，表示地球引力常数，表示飞行器质心到地心连线之间的距离，又称地心距，x表示飞行器与目标的相对距离在地面目标系上的x坐标的投影分量，表示弹道偏角，表示弹道倾角，y表示飞行器与目标的相对距离在地面目标系上的y坐标的投影分量，表示地球半径，N表示样本总数，表示在时刻的第i个速度，表示时间间隔，表示时刻的第个速度； 第二网络的积分损失函数为： ； 其中，，，表示作用在飞行器上的升力，为气动滚转角，又称倾侧角，表示飞行器质量，表示地球引力常数，表示飞行器质心到地心连线之间的距离，又称地心距，表示飞行器的速度，表示弹道偏角，表示弹道倾角，y表示飞行器与目标的相对距离在地面目标系上的y坐标的投影分量，x表示飞行器与目标的相对距离在地面目标系上的x坐标的投影分量，z表示飞行器与目标的相对距离在地面目标系上的z坐标的投影分量，表示地球半径，N表示样本总数，表示在时刻的第i个弹道倾角，表示时间间隔，表示时刻的第个弹道倾角，表示在时刻的第i个弹道偏角，表示时刻的第个弹道偏角。

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