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龙图腾网获悉中国人民解放军海军特色医学中心申请的专利无人机飞行性能多场景仿真与数据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：CN119761136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411957566.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权无人机飞行性能多场景仿真与数据评估方法是由汪洁滢;王伟;张阵阵;李军设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机飞行性能多场景仿真与数据评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机技术领域，具体涉及无人机飞行性能多场景仿真与数据评估方法，包括以下步骤：首先，使用计算机辅助设计建立无人机的三维物理模型，并通过计算流体力学和有限元分析进行空气动力学和结构力学仿真；其次，融合实时气象数据和地形信息，以模拟复杂飞行环境中的无人机飞行性能；通过使用高性能计算加速仿真过程，并应用机器学习算法优化仿真模型中的非线性参数；最后利用无人机的实际飞行数据进行校准，通过卡尔曼滤波等技术处理传感器数据，反算升力系数和阻力系数，形成闭环优化系统；该方法能够有效提升仿真精度和多场景适应性，减少实际飞行测试次数，降低研发成本与风险，适用于各类无人机的性能评估与优化。

本发明授权无人机飞行性能多场景仿真与数据评估方法在权利要求书中公布了：1.无人机飞行性能多场景仿真与数据评估方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤1、三维物理模型构建： 使用计算机辅助设计CAD软件建立无人机的三维几何模型，其中包括无人机的机身、机翼、尾翼及螺旋桨部件，确保该模型能够反映无人机的实际几何尺寸；根据无人机设计参数，机翼翼展设定为2米，机身长度设定为1.5米，螺旋桨直径设定为30厘米；该几何模型用于后续仿真中的空气动力学和结构力学分析； 步骤2、空气动力学仿真： 使用计算流体力学CFD仿真软件，输入飞行速度、攻角和空气密度参数，其中飞行速度设定为30ms,攻角范围设定为-5°C至15°,空气密度为1.225kgm3；采用湍流模型中的标准k-ε模型，模拟无人机周围的湍流气流；解纳维-斯托克斯方程，计算无人机表面气流分布，并输出升力系数和阻力系数；通过CFD仿真得出无人机在不同攻角下的升力系数和阻力系数,用于飞行性能评估； 步骤3、结构力学仿真： 使用有限元分析FEM仿真软件进行结构力学仿真，将CFD仿真获得的气动载荷施加于无人机的三维几何模型上；选定材料参数,并输入飞行载荷和边界条件；计算无人机在飞行载荷下的结构应力和应变，输出应力集中区域和变形情况，评估结构设计的安全性； 步骤4、融合实时环境数据： 从外部气象数据源获取实时气象数据，包括风速10ms、风向为东北风、温度为20°C,湿度为60%,将该数据输入CFD仿真软件；使用地理信息系统GIS获取飞行区域的高精度地形模型，利用数字高程模型DEM生成飞行区域的三维地形图，并将地形模型导入CFD仿真环境，分析地形起伏对气流及无人机飞行性能的影响； 步骤5、高性能计算与机器学习优化： 利用GPU并行计算加速CFD和FEM仿真任务，将仿真任务划分为多个子任务并分配给GPU核心进行并行计算，提升仿真计算速度；采用机器学习中的深度神经网络DNN算法，对无人机仿真模型的空气动力学参数进行优化，通过最小化以下损失函数来优化神经网络参数： 步骤6、数据验证与校准： 通过反向传播算法和实际飞行数据训练模型，使仿真模型在非线性飞行状态下更具准确性；在无人机上安装惯性测量单元IMU、GPS模块和空速管，采集无人机在飞行中的位置、速度、加速度和空气流速数据；采用卡尔曼滤波器对飞行数据进行处理，去除数据中的噪声和异常值，其更新方程为： 其中，为状态估计值，为测量值，为卡尔曼增益；利用实际飞行数据反算升力系数,通过以下升力公式计算： 其中，升力,为无人机质量，为重力加速度，为飞行速度，为空气密度，为机翼面积； 步骤7、闭环优化仿真模型： 将经过实际数据验证和校准的仿真模型重新用于仿真，迭代优化模型参数，直到仿真结果与实际飞行数据的误差小于预定阈值；重复仿真与数据校准过程，直至获得高精度的无人机飞行性能评估模型。

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