发明专利已授权

一种基于深度学习的飞行器几何特征和参数联合建模方法

📄 申请号：CN202210285761.0 📄 发布日：2026/06/01

著录项目信息

申请日

2022-03-22

公开号

CN114861292A

公开日

2022-08-05

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_15

IPC 分类号

G06F30_15 , G06F30_27 , G06F30_28 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06F113_08 , G06F119_14 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习飞行器几何建模参数化建模

应用场景

飞行器设计, 航空航天, 气动优化, 数字孪生

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的飞行器几何特征、布局参数和飞行状态参数联合建模方法，属于飞行器气动特性预测领域，包括以下步骤：a、针对飞行器的布局参数进行基于贝塞尔流形的几何特征提取，采用贝塞尔曲线或曲面构建贝塞尔流形，提取贝塞尔流形的几何特征，用来表达飞行器的几何结构；b、通过引入CNN、RBFNN和FCN网络，分别学习飞行器布局参数、几何特征和飞行状态参数，再通过另一个FCN将上述三种参数结合起来，形成一个统一的深度神经网络，实现飞行器气动特性的准确预测，本发明能够满足飞行器几何特征提取，以及飞行器气动特性的准确预测的建模需求，能够对飞行器气动特性进行良好的优化。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

毛霉胞外多糖及其制备方法和应用

当前第 / 件

基于车路感知融合技术在交通灯遮挡场景的控制方法以及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_15)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：65 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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