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龙图腾网获悉中国船舶科学研究中心;深海技术科学太湖实验室申请的专利一种虚实数据融合的时空图神经网络螺旋桨流场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：CN120197557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510669280.3，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种虚实数据融合的时空图神经网络螺旋桨流场预测方法是由程成;郭伟;丁军;陆芝庆;强以铭;陈康;朱漳;刘德丰设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚实数据融合的时空图神经网络螺旋桨流场预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种虚实数据融合的时空图神经网络螺旋桨流场预测方法，涉及计算流体力学和深度学习学科交叉领域，该方法采用数值仿真得到的网格节点特征集合构造主图结构数据，基于K‑近邻策略建立流场散点特征集合与主图结构数据之间的局部增强子图结构，得到虚实数据融合的统一图结构数据，再利用统一图结构数据训练En等变图神经网络模型和Transformer模型构成的网络结构，统一图结构数据兼顾数值仿真数据的全局覆盖与物理试验测量数据的局部增强，提高了训练样本的可信度，再结合网络结构可以有效捕捉船舶螺旋桨复杂尾流场的空间拓扑与时序演化特征的优点，提高了船舶螺旋桨复杂尾流场的预测精度。

本发明授权一种虚实数据融合的时空图神经网络螺旋桨流场预测方法在权利要求书中公布了：1.一种虚实数据融合的时空图神经网络螺旋桨流场预测方法，其特征在于，所述时空图神经网络螺旋桨流场预测方法包括： 利用船舶螺旋桨尾流场的数值仿真数据构建任意时刻的网格节点特征集合，利用船舶螺旋桨尾流场的物理试验测量数据构建任意时刻的流场散点特征集合；其中，每个时刻的网格节点特征集合包括网格节点之间的空间结构特征以及各个网格节点的空间坐标处在当前时刻的模拟速度，每个时刻的流场散点特征集合包括各个流场散点的空间坐标以及各个流场散点处在当前时刻的实测速度； 采用每个网格节点特征集合构造主图结构数据，基于K-近邻策略建立当前时刻的流场散点特征集合与主图结构数据之间的局部增强子图结构，得到当前时刻的虚实数据融合的统一图结构数据，统一图结构数据中每个图节点处有对应的速度值； 以任意T时刻及其之前M-1个最近时刻的统一图结构数据按照时序顺序构成的序列作为样本输入、以T+1时刻的统一图结构数据作为样本输出构建得到T时刻对应的训练样本，构建不同时刻对应的训练样本形成训练样本集，整数参数M≥2； 对于任意T时刻对应的训练样本，利用En等变图神经网络模型分别捕捉所述训练样本中每个时刻的统一图结构数据的空间结构特征并输出各个图节点更新后的节点位置和速度特征构成当前时刻的速度场特征；将所述训练样本中各个时刻的速度场特征按照时序顺序构成的特征时序序列输入Transformer模型的多头自注意力机制，得到T+1时刻的速度场特征预测值作为T时刻对应的训练样本的预测结果； 结合每个训练样本的样本输出和预测结果利用所述训练样本集对En等变图神经网络模型和Transformer模型进行模型训练： 获取船舶螺旋桨尾流场在初始的第1~M个连续时刻的流场数据，并根据每个时刻的流场数据构建当前时刻的实际图结构数据；从t=M开始，利用训练完成的En等变图神经网络模型分别根据t时刻及其之前M-1个最近时刻的实际图结构数据提取对应的速度场特征，并将t时刻及其之前M-1个最近时刻提取到的速度场特征按照时序顺序构成的特征时序序列输入训练完成的Transformer模型的多头自注意力机制，得到t+1时刻的速度场特征预测值并进行自回归式预报。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国船舶科学研究中心;深海技术科学太湖实验室，其通讯地址为：214082 江苏省无锡市滨湖区山水东路222号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。