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龙图腾网获悉中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所申请的专利基于分层物理约束的超声速燃烧流场智能求解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：CN121435772B 。

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：202512005035.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于分层物理约束的超声速燃烧流场智能求解方法是由杜广铭;邓雪;田野;杨茂桃;陈尔达;马跃;邓佳雯;梁诗焕设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层物理约束的超声速燃烧流场智能求解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分层物理约束的超声速燃烧流场智能求解方法，涉及超声速燃烧室燃烧模拟计算和深度学习交叉领域，包括：S1、对超声速燃烧流动数值模拟计算得到的模拟数据可靠性进行验证；S2、基于S1得到的最终湍流模型参数构建三维燃烧流场数据集；S3、根据超燃冲压发动机燃烧流动的生成原理，构建物理机理模型；S4、根据三维燃烧流场数据集，构建神经网络模型；S5、采用物理机理模型对神经网络模型的各层预测结果进行分阶段约束，以得到三维流场智能求解模型。本发明在保证三维超声速燃烧流动演化过程高精度生成的同时，进一步加速模型的生成速度，为加速超燃冲压发动的数值模拟过程，推动超燃冲压发动机的优化进程提供技术支撑。

本发明授权基于分层物理约束的超声速燃烧流场智能求解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层物理约束的超声速燃烧流场智能求解方法，其特征在于，包括： S1、将从地面脉冲燃烧风洞试验获得的试验数据与超声速燃烧流动数值模拟计算得到的模拟数据进行对比，并基于对比结果调整湍流模型参数后重新进行数值模拟计算，直到模拟数据与试验数据一致； S2、基于S1得到的最终湍流模型参数进行不同来流条件下的超声速燃烧流动数值模拟计算，以构建三维燃烧流场数据集； S3、根据超燃冲压发动机燃烧流动的生成原理，构建物理机理模型； S4、根据三维燃烧流场数据集，构建基于分层编码、融合解码的神经网络模型； S5、采用物理机理模型对神经网络模型的各层预测结果进行分阶段约束，以得到基于分层物理信息约束的三维流场智能求解模型； S6、将三维流场智能求解模型应用于三维超声速燃烧流动预测中； 在S3中，所述物理机理模型包括：物理模型PY1和物理模型PY2； 其中，物理模型PY1表示为： 物理模型PY2表示为： 上式中，ρ表示密度场，u、v、w分别表示在x方向、y方向、z方向上的速度场，p表示压力场，表示x平面的剪切应力，表示y平面的剪切应力，表示z平面的剪切应力，表示x平面与y平面之间的剪切应力，表示x平面与z平面之间的剪切应力，表示y平面与z平面之间的剪切应力，表示来流雷诺数，com表示组分数量，Ci表示各组分浓度场，i表示燃料的第i个组分数量，表示总温，表示静温，r表示比热比，Mach表示马赫数场； 在S4中，所述神经网络模型的拟合过程通过下式进行表征： 式中，表示拟合结果，表示神经网络模型，x、y、z表示采样点坐标，t表示非定场时间，T0表示来流总温，P0表示总压，Ma0表示马赫数，K表示氢气的喷注位置，L表示喷注流量，u、v、w分别表示在x方向、y方向、z方向上的速度场，Ci表示各组分浓度场，表示总温，表示静温，Mach表示马赫场。

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