中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所熊振宇获国家专利权
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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基于物理反馈强化学习的非定常流场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：CN121706666B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610195803.X，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于物理反馈强化学习的非定常流场生成方法是由熊振宇;王岳青;张鹏;陈一;孙国鹏设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物理反馈强化学习的非定常流场生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理反馈强化学习的非定常流场生成方法，属于人工智能、计算机视觉与计算流体力学交叉技术领域，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，构建双流驱动的视频生成网络系统：步骤3，定义无参物理奖励函数：步骤4，第一阶段有监督微调训练：步骤5：第二阶段生成器的物理对齐训练；步骤6：第三阶段物理编码器的反馈进化训练：步骤7：非定常流场视频的推理生成；该方法首先构建包含文本语义编码与物理特征编码的双流输入架构，利用扩散模型作为生成主干，通过构建无参物理奖励函数，采用基础监督微调、生成器物理对齐、编码器反馈进化的训练策略，实现高保真非定常流场生成。
本发明授权一种基于物理反馈强化学习的非定常流场生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理反馈强化学习的非定常流场生成方法，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，构建双流驱动的视频生成网络系统：构建包含文本流和物理流的深度神经网络架构； 步骤3，定义无参物理奖励函数：依据流体力学控制方程定义奖励函数； 步骤4，第一阶段有监督微调训练：通过有监督学习，使模型建立基础的流场视频生成能力； 步骤5：第二阶段生成器的物理对齐训练：利用步骤3定义的物理奖励优化生成解码器，使其输出符合物理定律； 步骤6：第三阶段物理编码器的反馈进化训练：通过梯度反传机制，利用生成结果的物理反馈倒逼物理编码器进化； 步骤7：非定常流场视频的推理生成。
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