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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于深度学习的飞行器多参数联合设计方法、系统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：CN119862658B 。

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：202411940958.9，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于深度学习的飞行器多参数联合设计方法、系统及存储介质是由赵晓葭;许仙鹤;肖天航设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的飞行器多参数联合设计方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的飞行器多参数联合设计方法、系统及存储介质，涉及飞行器参数设计技术领域，具体步骤包括：采集多组已知的机身、机翼和发动机的原始参数，构建飞机性能评估模型，将参数组合矩阵输入训练好的模型，获取爬升系数，进行数据处理和相关性分析，生成飞机巡航系数和降落风险系数，并据此计算综合性能系数，以综合性能系数最大化为目标，通过遗传算法对初始种群进行优化，获得最优设计参数。本发明能够在不同飞行阶段对飞行器的性能进行全面评估，确保了设计能够更好地理解各个阶段之间的相互影响，进而优化整体设计，利用多目标优化方法使得飞行器能够在多个性能指标之间找到最佳平衡。

本发明授权基于深度学习的飞行器多参数联合设计方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的飞行器多参数联合设计方法，其特征在于，具体步骤包括： S1.采集多组已知的机身、机翼和发动机的原始参数，分别包括机身直径、机身重量、机翼宽度、机翼表面积、机翼厚度、发动机推力和发动机转速，利用多组已知的机身、机翼和发动机的参数，构建初始种群中的个体； S2.构建飞机性能评估模型，飞机性能评估模型基于多层感知器的深度学习网络构成，将多组已知初始种群中个体的机身直径、机身重量、机翼表面积、机翼厚度和发动机推力进行组合，构建参数组合矩阵，将已知的参数组合矩阵作为输入，通过专家组打分法确定飞机爬升系数，以飞机爬升系数为标签，对飞机性能评估模型进行训练； S3.将初始种群中个体的机翼宽度、机身重量、机翼表面积和发动机转速进行数据处理，并进行相关性分析，生成用于评估飞机巡航性能的飞机巡航系数，将初始种群中个体的机翼厚度、机身重量、机翼表面积和发动机推力进行数据处理，并进行相关性分析，生成用于评估飞机降落风险的降落风险系数，将飞机爬升系数、飞机巡航系数和降落风险系数进行数据处理，生成用于评估飞机综合性能的综合性能系数； S4.以综合性能系数最大化为目标函数，并构建机身、机翼和发动机参数的约束条件，在约束条件下通过遗传算法对初始种群中的个体进行迭代优化，获取最优的个体，基于最优的个体，提取机身、机翼和发动机参数的最优值。

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