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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利超声速进气道流态识别和纹影生成的联合检测方法及系统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：CN119337179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411358055.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权超声速进气道流态识别和纹影生成的联合检测方法及系统是由赵永平;王玉杰;金毅设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本超声速进气道流态识别和纹影生成的联合检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明基于深度学习提出超声速进气道的联合检测系统，该系统主要分为超声速进气道流态识别系统和流态纹影生成系统，在识别系统中，通过安装在进气道壁面上的压力传感器接收实时压力信号，基于多传感器信息融合和残差网络实现详细的进气道流态检测并将结果传到下一级系统；流态纹影生成系统中增强Pix2pix模型接收实时流态并根据流态生成对应流态的纹影图像，实现超声速进气道的状态检测。本发明相比之前的超声速进气道状态检测方法，该联合系统借助多传感器信息融合实现更详细的流态检测，并根据检测结果生成对应的纹影图像，不需要依赖高速摄像机，适用于多种工况，可以获得实时的流态和流场纹影，突破了实际飞行试验难以获得流场纹影的限制。

本发明授权超声速进气道流态识别和纹影生成的联合检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超声速进气道流态识别和纹影生成的联合检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：在超声速进气道的内部流道上安装若干个传感器采集动态压力信号，对压力信号进行预处理和窗口滑动并根据流态标签建立样本集，样本集包含若干个子序列，每个子序列包含一个时间窗口内的动态压力信息，样本集被划分为第一训练集和第一测试集； 步骤2：在进气道外部安装纹影采集系统，借助纹影采集系统中高速摄像机拍摄从起动到不起动的流场变化纹影并建立纹影样本集，根据高速摄像机和动态压力传感器的同步信号赋予纹影样本集样本标签，纹影样本集被划分为第二训练集和第二测试集； 步骤3：将第一训练集传入基于深度学习的流态识别模型进行训练，流态识别模型采用小波包分解将压力信号时间窗口转为时频特征矩阵，在残差网络和多传感器信息融合的基础架构上，综合不同传感器的压力信息实现流态识别； 步骤4：根据不同流态的第二训练集分别训练基于Pix2pix架构的流场纹影生成式模型，并将流场的语义标签作为辅助输入增强流场纹影生成式模型的性能；训练流场纹影生成式模型的步骤包括： 步骤4.1：对第二训练集进行预处理，将纹影图片转换为三维矩阵形式并根据纹影中流场的区域赋予语义标签，将处理完的样本集根据流态分类； 步骤4.2：将每种流态的纹影图片分别传入到流场纹影生成式模型中，训练出对应的流场纹影生成式模型，流场纹影生成式模型的损失函数由生成器和判别器的目标联合定义，生成器和判别器参数的更新依次进行，是由条件和噪声生成的图像，和分别代表鉴别器判定真图片是真的概率和假图片是假的概率，表示鉴别器判定真图片是真的概率并取所有样本的平均值，表示鉴别器判定假图片是假的概率并取所有样本的平均值，x是作为条件输入的信息，y是真实图像，z是网络输入的噪声，G是生成器，D是判别器，和均为附加的损失函数，和分别代表损失函数和的系数，表示经过二者博弈生成器的最优解： 步骤4.3：经过博弈的训练过程，生成器能够生成近似于真实流场纹影的图像，纹影生成系统接收实时流态识别结果，将空白纹影和语义标签作为生成器的输入即得到当前流态对应的流场纹影； 步骤5：在第一测试集和第二测试集上测试流态识别模型和流场纹影生成式模型，流态识别模型接收压力信号判断当前流态并将流态识别结果传入到对应流态的流场纹影生成式模型，对应的流场纹影生成式模型根据流态识别结果和语义标签在空白进气道上生成流场； 步骤6：将实时接收的动态压力信号输入训练好的流态识别模型并返回对应的流态识别结果，对应流态的训练好的流场纹影生成式模型接收流态识别结果，并返回所需实验条件的流场纹影图像。

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