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龙图腾网获悉北京中科飞鸿科技股份有限公司申请的专利一种飞机机载元器件发热预测方法、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：CN119514355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411580199.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种飞机机载元器件发热预测方法、设备及存储介质是由王真真设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞机机载元器件发热预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种飞机机载元器件发热预测方法、设备及存储介质，属于航天航空技术领域。通过收集机载元器件的原始历史数据集；采用改进的拉丁超立方采样方法对原始历史数据集进行抽样，得到训练数据样本；基于训练数据样本进行流体动力学仿真计算，得到机载元器件在不同工况条件下的热特性计算结果；将飞机机载元器件的属性信息以及飞行条件信息作为输入数据，将所述热特性计算结果作为输出数据，对卷积神经网络模型进行训练，生成热预测神经网络模型；该热预测神经网络模型用于根据新的输入数据进行热预测，生成在预测时刻下飞机机载元器件的温度分布数据。本申请提高了抽样的均匀性和全面性，能够对飞机机载元器件的热特性实现实时、全过程预测。

本发明授权一种飞机机载元器件发热预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种飞机机载元器件发热预测方法，其特征在于，包括： 收集机载元器件的原始历史数据集； 采用改进的拉丁超立方采样方法对所述原始历史数据集进行抽样，得到与发热预测任务相关的训练数据样本，包括：假设抽样对象为N维，抽样次数为M次，每一维上均进行0-1均匀抽样，则抽样过程可以描述为N×M矩阵，记为A；改进的拉丁超立方采样方法包括以下步骤： S1：将每一维M等分，即每个区间的长度都为1M； S2：从第一个子区间[0,1M]中随机抽取N个值，作为矩阵A的第一列； S3：从第二个子区间[1M,2M]中随机抽取N个值，作为矩阵A的第二列； S4：以此类推，直至到达最后一个子区间并形成矩阵A的第N列； 其中，P11,P12…,P1M,P21…,PNM为抽样值； S5：将A的每一行都打乱顺序，得到矩阵B，最终矩阵B的每列表示一个样本点，共有M个样本点； S6：采用参数Gmax评估矩阵B的样本点分布是否合理，若不合理则返回重新进行抽样；其中，Gmax为用于评估样本在多维参数空间中的均匀分布程度的参数； 基于所述训练数据样本进行流体动力学仿真计算，得到机载元器件在不同工况条件下的热特性计算结果； 将飞机机载元器件的属性信息以及飞行条件信息作为输入数据，将所述热特性计算结果作为输出数据，基于所述训练数据样本对卷积神经网络模型进行训练，生成热预测神经网络模型； 所述热预测神经网络模型用于根据新的输入数据进行热预测，该过程包括： 获取飞机机载元器件的属性信息； 实时获取在预测时刻下所述飞机的飞行条件信息； 将所述属性信息以及飞行条件信息输入至所述热预测神经网络模型中，生成在预测时刻下飞机机载元器件的温度分布数据。

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