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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司沈阳空气动力研究所申请的专利基于属性约简的翼型气动力系数预测方法、电子设备及存储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：CN115659823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211363114.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于属性约简的翼型气动力系数预测方法、电子设备及存储介质是由刘哲;李鸿岩;马海;王祥云设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于属性约简的翼型气动力系数预测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：基于属性约简的翼型气动力系数预测方法、电子设备及存储介质，属于飞行器技术领域。为解决翼型在其他外形几何参数或状态参数下的气动力系数预测时存在的精度差的问题。本发明对翼型进行CST参数化，获得表征翼型外形几何参数的翼型CST参数，然后进行属性约简，得到翼型约简后的属性，进行风洞试验或CFD数值仿真，获取翼型约简后的气动数据；然后通过自适应提升方法对获得的翼型约简后的气动数据建立预测模型并进行训练，直至满足目标评价条件。本发明有效消除数据冗余所带来的影响，减小预测模型的训练难度，有助于提升训练效率，进而提高气动力系数的预测精度。

本发明授权基于属性约简的翼型气动力系数预测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于属性约简的翼型气动力系数预测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、对翼型进行CST参数化，获得表征翼型外形几何参数的翼型CST参数； S2、对步骤S1获得的翼型CST参数进行属性约简，得到翼型约简后的属性； 步骤S2对步骤S1获得的翼型CST参数进行属性约简，属性约简方法为主成分分析法、多维尺度法、t分布随机邻域嵌入法中的一种，设置步骤S1中得到的CST参数数据由上表面权重因子和下表面权重因子组成，则步骤S1中得到的CST参数数据集S1为：； 约简后的数据集S2为： ； 其中，Bm代表约简后的参数数据； S3、对步骤S2翼型约简后的属性进行风洞试验或CFD数值仿真，获取翼型约简后的气动数据； 步骤S3中得到的气动数据包括：目标自变量数据和目标因变量数据，所述目标自变量数据包括：翼型CST参数约简后的参数数据，以及马赫数Ma、雷诺数Re、迎角状态参数数据ɑ；所述目标因变量数据包括六元气动力系数，用于表征模型的气动性能；所述目标因变量数据，是通过调整所述目标自变量数据逐车次进行风洞试验或逐参数进行CFD数值仿真得到； 所述六元气动力系数，具体为风轴升力系数、风轴阻力系数、风轴侧力系数、体轴俯仰力矩系数、体轴偏航力矩系数和体轴滚转力矩系数，构成数据集Y； 所述翼型气动数据的获取方式包括通过现有风洞试验获取，通过计算机CFD数值模拟获取、通过Xfoil专用翼型气动计算工具获取； S4、通过自适应提升方法对步骤S3获得的翼型约简后的气动数据建立预测模型并进行训练，直至满足目标评价条件； 步骤S4通过Adaboost算法对约简后的目标自变量数据和目标因变量数据建立的预测模型进行训练，直至满足目标评价条件；所述目标评价条件将均方误差、平均绝对值误差作为预测误差进行对比。

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