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龙图腾网获悉中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所申请的专利一种飞行器气动数据生成方法、装置、设备及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：CN121365253B 。

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：202511940169.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种飞行器气动数据生成方法、装置、设备及介质是由赵娇;吕罗庚;赵炜;肖维;陈江涛;贾洪印;沈盈盈;张桀睿;李欢;周桂宇设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行器气动数据生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种飞行器气动数据生成方法、装置、设备及介质，涉及空气动力学技术领域，包括：基于预设低可信度训练样本与预设高可信度训练样本并通过高斯过程建模与熵的自适应采样方法融合训练，以得到预设气动数据生成模型；获取目标飞行器的气动设计参数；将气动设计参数输入至预设气动数据生成模型，以计算气动设计参数的核函数向量，然后将核函数向量、不同可信度层级间的缩放因子、表征气动数据之间相关性的协方差矩阵进行融合运算，以生成与气动设计参数对应的多输出的气动数据预测均值向量；将气动数据预测均值向量对应的气动数据进行输出，以得到目标飞行器的多输出气动数据。实现低成本生成高置信度、多输出的飞行器气动数据。

本发明授权一种飞行器气动数据生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种飞行器气动数据生成方法，其特征在于，包括： 获取不同可信度层级下的气动设计参数训练数据和对应的气动输出数据，以分别构建预设低可信度样本池和预设高可信度样本池； 利用从所述预设低可信度样本池中随机选择的预设低可信度训练样本构建多输出的预设低可信度高斯过程模型； 基于熵的自适应采样方法选择从所述预设低可信度样本池中自适应选择新的训练样本加入所述预设低可信度训练样本，并重新迭代训练所述预设低可信度高斯过程模型，获得优化后预设低可信度高斯过程模型； 基于所述优化后预设低可信度高斯过程模型与预设高可信度训练样本，构建多输出的预设多可信度高斯过程模型；其中，所述预设高可信度训练样本为从所述预设高可信度样本池中随机选择的训练样本； 基于熵的自适应采样方法从所述预设高可信度样本池中自适应选择新的训练样本加入所述预设高可信度训练样本，并重新迭代训练所述预设多可信度高斯过程模型，以获取预设气动数据生成模型； 获取目标飞行器的气动设计参数； 将所述气动设计参数输入至所述预设气动数据生成模型，以便所述预设气动数据生成模型计算所述气动设计参数的核函数向量，然后将所述核函数向量、不同可信度层级间的缩放因子、表征气动数据之间相关性的协方差矩阵进行融合运算，以生成与所述气动设计参数对应的多输出的气动数据预测均值向量； 将所述气动数据预测均值向量对应的气动数据进行输出，以得到所述目标飞行器的多输出气动数据。

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中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市涪城区二环路南段6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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