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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基于策略价值架构与在线物理探索的流场视频生成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：CN121683635B 。

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：202610206949.X，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于策略价值架构与在线物理探索的流场视频生成方法是由熊振宇;王岳青;张鹏;陈一;孙国鹏;林杰设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于策略价值架构与在线物理探索的流场视频生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于策略价值架构与在线物理探索的流场视频生成方法，属于人工智能与计算流体力学CFD交叉技术领域，其包括以下步骤：步骤1，构建非定常流场多模态训练数据集：步骤2，构建基于Actor‑Critic架构的生成网络系统：步骤3，构建基于物理方程的交互环境与奖励函数：步骤4，第一阶段有监督微调训练：步骤5：第二阶段生成器的在线物理探索：步骤6：第三阶段物理编码器的反馈协同进化：步骤7：非定常流场视频的推理生成。该方法构建了包含策略网络Actor与价值网络Critic的强化学习架构，将物理方程封装为数字化环境，采用基础监督微调、生成器在线物理探索、编码器反馈协同进化的训练策略。

本发明授权基于策略价值架构与在线物理探索的流场视频生成方法在权利要求书中公布了：1.基于策略价值架构与在线物理探索的流场视频生成方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，构建非定常流场多模态训练数据集：获取包含流场物理状态、工况描述及动态演化真值的标准化数据集合； 步骤2，构建基于Actor-Critic架构的生成网络系统：构建强化学习所需的策略网络和价值网络，策略网络用于生成流场视频，价值网络用于评估状态价值； 步骤2具体包括以下步骤： 步骤2.1，构建文本编码器：采用预训练语言模型编码器，配置其接收文本，输出语义嵌入； 步骤2.2，构建物理编码器：将图像分块并线性投影后通过Transformer编码器提取全局特征，输出物理嵌入； 步骤2.3，构建视频生成解码器：采用基于扩散模型的3D去噪网络，在步骤2.1得到的和步骤2.2得到的的双重引导下生成视频；在强化学习阶段，该网络被定义为策略网络； 步骤2.4，构建价值网络：构建一个与步骤2.3所述策略网络结构相似、但输出层修改为标量输出的回归网络；该网络用于接收输入状态，并预测该状态下生成视频的预期物理回报值，用于辅助训练稳定性； 步骤3，构建基于物理方程的交互环境与奖励函数：构建一个无需人工干预的数字化环境，该环境依据流体力学方程对生成的流场视频进行实时数值评分； 步骤4，第一阶段有监督微调训练：对策略网络进行初始化，使其具备基础的生成能力； 步骤5：第二阶段生成器的在线物理探索：采用近端策略优化算法，使生成器在物理奖励的引导下主动探索最优解空间； 步骤5具体包括以下步骤： 步骤5.1，环境初始化：冻结物理编码器和文本编码器；解冻视频生成解码器和价值网络； 步骤5.2，在线采样：利用当前的策略网络，针对输入进行在线推理，生成一批流场视频样本，并记录生成过程的对数概率分布； 步骤5.3，计算每个样本的即时物理奖励； 步骤5.4，利用价值网络计算状态价值； 步骤5.5，基于奖励和状态价值，利用广义优势估计公式计算优势函数； 步骤5.6，策略更新：构建PPO裁剪目标函数，并最大化该函数以更新视频生成解码器的参数； 步骤5.7，价值网络更新：计算价值网络预测值与真实奖励的误差，更新价值网络参数； 步骤6：第三阶段物理编码器的反馈协同进化：利用强化学习的梯度穿透机制，利用下游的物理反馈倒逼上游物理编码器进化； 步骤7：非定常流场视频的推理生成。

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