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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利半监督学习框架下考虑材料烧蚀响应的壁面热流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：CN120974983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511492018.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权半监督学习框架下考虑材料烧蚀响应的壁面热流预测方法是由赵瑞;杨悦;梁军;蒋崇文设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本半监督学习框架下考虑材料烧蚀响应的壁面热流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种半监督学习框架下考虑材料烧蚀响应的壁面热流预测方法，涉及航空航天领域，本方法包括以下步骤：构建数据集；搭建神经网络模型，将烧蚀物理信息损失项引入神经网络模型的损失函数之中；对神经网络模型进行预训练；通过预训练的神经网络模型对无标签数据进行预测，生成伪标签；将有标签数据和无标签数据进行混合对预训练的神经网络模型进行半监督自训练，得到最终神经网络模型；通过最终神经网络模型进行材料烧蚀响应的壁面热流预测。本方法减少了模型对有标签数据集的需求，增强了小样本量训练情况下的模型泛化能力，增加网络模型的物理可解释性，提高了壁面热流预测精度。

本发明授权半监督学习框架下考虑材料烧蚀响应的壁面热流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种半监督学习框架下考虑材料烧蚀响应的壁面热流预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过CFD计算和烧蚀计算方法获取光滑壁面热流分布数据与烧蚀质量流率；通过CFD-烧蚀耦合计算获取部分烧蚀壁面热流分布数据并将其作为真实标签；其中当光滑壁面热流分布数据与烧蚀质量流率存在与之对应的烧蚀壁面热流分布数据时，将对应的光滑壁面热流分布数据与烧蚀质量流率记为有标签数据，否则将对应的光滑壁面热流分布数据与烧蚀质量流率记为无标签数据； 搭建神经网络模型，计算烧蚀物理信息损失项并将其与均方误差损失函数之和作为神经网络模型的损失函数； 基于神经网络模型的损失函数，采用有标签数据对神经网络模型进行预训练，得到预训练的神经网络模型； 通过预训练的神经网络模型对无标签数据进行预测，生成伪标签； 基于神经网络模型的损失函数，使用由有标签数据、烧蚀壁面热流分布数据、无标签数据、伪标签形成的数据集对预训练的神经网络模型进行半监督自训练，得到最终神经网络模型； 通过最终神经网络模型进行材料烧蚀响应的壁面热流预测； 光滑壁面热流分布数据包括边界层外缘马赫数、边界层外缘密度、边界层外缘速度、边界层外缘温度、来流总焓、壁面温度、壁面压力和光滑壁面热流；烧蚀质量流率通过烧蚀计算得到； 神经网络模型的损失函数的表达式为： 其中为神经网络模型的损失函数；为均方误差损失函数；为烧蚀物理信息损失项；n为有标签数据总数；为神经网络模型对有标签数据的标签预测结果；为真实标签； 烧蚀物理信息损失项的计算表达式为： 其中为无烧蚀壁面热流；为气体引射质量流率；为边界层外缘静焓；为恢复系数；为边界层外缘速度。

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