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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于多层感知器的超声速客机机翼横流转捩预测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：CN120278078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510733045.8，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于多层感知器的超声速客机机翼横流转捩预测方法是由徐家宽;蒋玺;樊佳坤;汪辉;雷锐午;王立波;孙智伟;乔磊;白俊强设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层感知器的超声速客机机翼横流转捩预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多层感知器的超声速客机机翼横流转捩预测方法，首先针对超声速客机机翼，人工构造准三维非相似性边界层；然后建立训练样本集，每个样本由各个网格点的特征参数和增长率组成，其中特征参数作为多层感知器的输入特征，增长率作为输出标签；之后利用训练样本集训练多层感知器；最后对待预测的超声速客机机翼在给定工况下进行流场计算，得到特征参数输入训练完成的多层感知器得到增长率；利用增长率计算得到扰动增长因子N，并判断超声速客机机翼横流转捩位置。本发明通过人工构造准三维可压缩非相似性边界层，相比于传统的真实边界层采样方法，省去了几何建模、制作网格、气动计算等工作量及计算花销。

本发明授权一种基于多层感知器的超声速客机机翼横流转捩预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层感知器的超声速客机机翼横流转捩预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：针对超声速客机机翼，人工构造准三维非相似性边界层；包括以下步骤： 步骤1.1：设超声速客机机翼后掠角为；针对机翼三维模型，切分得到沿机翼弦向的机翼二维剖面，在机翼二维剖面上确定网格点范围，并在网格点范围内取若干网格点； 步骤1.2：针对机翼二维剖面，给定压力梯度分布函数，其中为机翼二维剖面中的弦向坐标的函数； 步骤1.3：将机翼二维剖面中的边界层初始站位处的弦向外边缘速度设定为来流速度和展向外边缘速度的函数： 其中和为设定系数； 步骤1.4：基于步骤1.2给出的压力梯度分布函数，以步骤1.3给出的边界层初始站位处的弦向外边缘速度为初始条件，根据来流马赫数、来流温度、来流单位雷诺数，通过求解边界层方程，人工构造准三维非相似性边界层； 步骤2：建立训练样本集，训练样本集中的每个样本由某一工况下，各个网格点的特征参数和增长率组成，其中特征参数作为多层感知器的输入特征，增长率作为输出标签；建立训练样本集的过程为： 步骤2.1：对于给定的压力梯度分布函数，对来流马赫数、来流温度、来流单位雷诺数以及后掠角进行工况采样； 步骤2.2：将步骤1得到的准三维非相似性边界层，在步骤2.1采样得到的每个工况下进行流场计算，得到对应工况的流场和各个网格点的特征参数； 步骤2.3：对步骤2.2计算得到的每个工况下的流场进行线性稳定性分析，得到各个网格点的增长率，具体过程为： 在对每个工况下的流场进行线性稳定性分析时，设定若干组频率和展向波数组合，通过线性稳定性分析计算得到每组频率和展向波数组合对应的增长率； 再对增长率沿机翼二维剖面弦向坐标积分得到扰动增长因子随弦向坐标的变化曲线；进而得到一组扰动增长因子随弦向坐标的变化曲线； 对弦向上相邻两条曲线做公切线，得到相邻两条曲线之间的公切线线段，进而得到若干条公切线线段； 以每条公切线线段的斜率作为公切线线段沿弦向所覆盖的网格点的增长率； 步骤3：建立多层感知器，并利用步骤2得到的训练样本集训练多层感知器； 步骤4：对待预测的超声速客机机翼在给定工况下进行流场计算，得到特征参数并归一化后，输入训练完成的多层感知器得到增长率；利用增长率计算得到扰动增长因子，根据扰动增长因子判断超声速客机机翼横流转捩位置。

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