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龙图腾网获悉南航科技(广东横琴)有限公司申请的专利飞机空气动力学仿真建模方法、系统、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：CN120579488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511087669.3，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权飞机空气动力学仿真建模方法、系统、设备及存储介质是由刘芳;王兆祎;邳宝宇;许思仰;林乐智设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞机空气动力学仿真建模方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于空气动力学的技术领域，具体涉及了一种飞机空气动力学仿真建模方法、系统、设备及存储介质，旨在解决现有技术缺少对飞行训练模拟设备进行空气动力学仿真建模的有效手段的问题。本发明所提出的方法包括：获取目标飞机的试飞数据；根据所述试飞数据，确定目标数据；基于所述目标数据对预构建的非全连接神经网络进行训练，获得关系映射模型；利用所述关系映射模型，构建空气动力学模型插值表；根据所述空气动力学模型插值表，对所述目标飞机进行空气动力学仿真建模。本方法根据试飞数据构建空气动力学模型插值表，进而可依此对目标飞机进行空气动力学建模，有效解决了飞行模拟训练设备研制过程中无模型可用的问题。

本发明授权飞机空气动力学仿真建模方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种飞机空气动力学仿真建模方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标飞机的试飞数据； 根据所述试飞数据，确定目标数据，所述目标数据包括作用于所述目标飞机的六自由度力力矩系数，以及所述六自由度力力矩系数对应的关系参数，所述关系参数用于表征所述六自由度力力矩系数的影响因素； 基于所述目标数据，对预构建的非全连接神经网络进行训练，获得关系映射模型，所述非全连接神经网络包括多个独立的神经元组，各个神经元组分别用于独立映射至少一项六自由度力力矩系数与关系参数间的对应关系，所述非全连接神经网络采用预构建的混合损失函数进行训练，所述混合损失函数包括数据拟合项及物理校验项，所述数据拟合项用于最小化六自由度力力矩系数与目标数据之间的偏差，所述物理校验项用于根据预设空气动力学规则，对所述六自由度力力矩系数进行验证； 利用所述关系映射模型，构建空气动力学模型插值表，所述空气动力学模型插值表用于指示各项关系参数对应的至少一项六自由度力力矩系数； 根据所述空气动力学模型插值表，对所述目标飞机进行空气动力学仿真建模，并根据建模结果更新所述关系映射模型； 其中，所述利用所述关系映射模型，构建空气动力学模型插值表，包括： 基于空气动力学原理，将所述关系参数划分为多个参数组，每个参数组对应所述关系映射模型中的至少一个神经元组，每个参数组通过所述神经元组生成所述六自由度力力矩系数中的至少一项； 确定目标参数组以及目标神经元组，所述目标参数组为多个参数组中的任意一个，所述目标神经元组为所述目标参数组对应的神经元组； 根据所述目标参数组，确定离散的目标插值点，并将所述目标插值点作为所述目标神经元组的输入； 确定所述目标神经元组中第N-1层神经元的输出结果，N为所述目标神经元组的总层数； 根据各个目标参数组对应的输出结果，确定空气动力学模型插值表。

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