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龙图腾网获悉大连理工大学洛阳研究院;哈尔滨商业大学申请的专利基于投入产出分析的无人机集群能效优化控制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：CN121477940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610024313.3，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于投入产出分析的无人机集群能效优化控制方法及系统是由张微;谢逸飞;周正;王俪睿;谢飞驰;张申喆设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于投入产出分析的无人机集群能效优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于投入产出分析的无人机集群能效优化控制方法及系统，属于无人机能源管理技术领域。该方法通过实时采集各无人机的能量消耗与任务执行数据，构建动态投入产出表，刻画能量流动与任务产出的关联关系；利用神经网络模型动态辨识能量耦合强度系数与任务贡献权重；以这些参数为优化依据，以单位任务能耗最小为目标，采用线性规划算法生成最优能量分配指令集；通过指令分发与闭环优化机制实时调整无人机状态。该系统包括数据采集、动态表构建、参数辨识、指令生成与分发等模块。本发明能够实现无人机集群在复杂任务环境下的全局能效优化，提升能源利用效率与任务执行能力。

本发明授权基于投入产出分析的无人机集群能效优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于投入产出分析的无人机集群能效优化控制方法，其特征在于，所述方法包括： 通过部署于集群各无人机上的能量监测传感器，实时采集在执行协同任务时各无人机的能量消耗数据与任务执行进度数据； 基于所述能量消耗数据与所述任务执行进度数据，构建描述无人机集群内能量流动与任务产出关系的动态投入产出表，包括：将所述能量消耗数据按时间序列排列为能量投入项；将所述任务执行进度数据按时间序列排列为任务产出项；基于所述能量投入项计算各无人机间的直接消耗系数；以所述直接消耗系数建立所述能量投入项与所述任务产出项之间的对应关系矩阵，从而形成所述动态投入产出表； 根据所述动态投入产出表，基于历史数据训练的神经网络模型，动态辨识并更新集群中各无人机之间的能量耦合强度系数与任务贡献权重； 以所述能量耦合强度系数与所述任务贡献权重为优化参数，以集群整体能效最大化为目标函数，生成最优能量分配指令集； 将所述最优能量分配指令集分发至集群中各无人机，调整其飞行姿态、推进功率或任务执行序列，以执行所述协同任务。

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大连理工大学洛阳研究院;哈尔滨商业大学，其通讯地址为：471026 河南省洛阳市洛龙区开元大道265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”。

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