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龙图腾网获悉国营川西机器厂;成都天翔动力技术研究院有限公司申请的专利一种航空发动机在翼推力评估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：CN121389818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511950050.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种航空发动机在翼推力评估方法是由代菁洲;苗国磊;周群;马洪杰;贺春龙;侯朝山;刘萌萌;严子寒设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机在翼推力评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种航空发动机在翼推力评估方法，包括：步骤1，获取地面基准数据、历史飞行监测数据和待评估飞行监测数据并分别换算至标准环境；步骤2，构建神经网络模型，以换算后地面基准数据的状态参数为输入，涡轮后关键参数换算值与推力参数换算值为输出；步骤3，通过一次特征迁移筛选最优测试模型，即训练多个实例模型后，结合历史飞行监测数据选取偏差最小的模型；步骤4，通过二次特征迁移进行推力评估，将待评估飞行监测数据输入最优测试模型，基于线性回归计算修正系数并校准推力预测值，最终得到发动机物理推力。本发明能有效解决地面与高空工况差异，实现航空发动机在翼推力的精准量化评估。

本发明授权一种航空发动机在翼推力评估方法在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机在翼推力评估方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤1：数据获取与等效换算：获取航空发动机的地面基准数据、历史飞行监测数据和待评估飞行监测数据，其中地面基准数据包含表征发动机运行状态的状态参数和作为评估目标的推力参数，历史飞行监测数据和待评估飞行监测数据包含表征发动机运行状态的状态参数；按照预设规则将地面基准数据、历史飞行监测数据和待评估飞行监测数据分别换算至标准环境条件，得到换算后的地面基准数据、历史飞行监测数据和待评估飞行监测数据； 步骤2：数据驱动模型构建：依据发动机结构构建神经网络模型，将换算后的地面基准数据中的状态参数作为模型输入，将状态参数中的涡轮后关键参数换算值和推力参数换算值作为模型输出； 步骤3：一次特征迁移：基于换算后的地面基准数据划分训练集与验证集，对所述神经网络模型进行多轮训练得到多个实例模型，通过预设损失指标筛选出验证集上性能最优的部分实例模型；将换算后的历史飞行监测数据作为辅助域数据输入筛选后的实例模型，对比各实例模型输出的基于换算后的历史飞行监测数据的涡轮后关键参数换算值与历史飞行监测数据中实测的涡轮后关键参数换算值的偏差，选取偏差最小的实例模型作为最优测试模型； 步骤4：二次特征迁移：将换算后的待评估飞行监测数据输入最优测试模型，得到最优测试模型输出的推力参数换算值最优预测值以及涡轮后关键参数换算值最优预测值；基于线性回归算法，利用最优测试模型输出的涡轮后关键参数换算值最优预测值与换算后的待评估飞行监测数据中实测的涡轮后关键参数换算值计算修正系数；通过所述修正系数对推力参数换算值最优预测值进行校准，得到最终的航空发动机在翼推力换算值最终预测值；基于推力换算公式，将航空发动机在翼推力换算值最终预测值换算成发动机物理推力最终预测值。

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