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龙图腾网恭喜中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所申请的专利AUSM类通量计算格式的神经网络端到端加速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：CN119443169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202510028613.4，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权AUSM类通量计算格式的神经网络端到端加速方法是由刘枫;李宇玻;吴岸平;蒋皓;蒋万秋;黄俊设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本AUSM类通量计算格式的神经网络端到端加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种AUSM类通量计算格式的神经网络端到端加速方法，涉及流体力学计算领域，包括：S1、基于前馈神经网络实现端到端的输入输出映射，以建立神经网络代理模型；S2、采用S1的神经网络代理模型替换流体力学计算过程中的AUSM类通量计算格式；其中，所述神经网络代理模型的输入数据为：亚声速、跨声速、超声速、高超声速任一种风洞试验工况下无量纲化后的物理量；在神经网络代理模型的建立过程中，通过对计算密集区域进行局部加密的方式对Sobol序列采样方法进行优化。本发明提供一种AUSM类通量计算格式的神经网络端到端加速方法，通过引入神经网络代理模型，使得需要6个步骤进行计算的通量可以通过输入条件一步直接得到结果，显著减少计算量。

本发明授权AUSM类通量计算格式的神经网络端到端加速方法在权利要求书中公布了：1.一种AUSM类通量计算格式的神经网络端到端加速方法，其特征在于，包括：S1、基于前馈神经网络实现端到端的输入输出映射，以建立神经网络代理模型；S2、采用S1的神经网络代理模型替换流体力学计算过程中的AUSM类通量计算格式；其中，所述神经网络代理模型的输入数据为：亚声速、跨声速、超声速、高超声速任一种风洞试验工况下无量纲化后的物理量，所述物理量包括：马赫数Ma、密度ρ、压力p各自左右两侧的数据；输出数据为：通量计算后的质量、动量和能量的三维通量预测结果；在神经网络代理模型的建立过程中，通过对计算的密集区域进行局部加密的方式对Sobol序列采样方法进行优化；所述密集区域是指类同于激波、膨胀波的复杂流场特征区域；对计算的密集区域进行局部加密的方法为：S10、在数据采集时，将密集区域的预采数量M膨胀为总采样点数量N；S11、对采样点的采样概率赋予对应的权重，且i=1,2…M；S12、通过下式对采样点的权重进行归一化处理，并将归一化后的结果作为采样点的随机抽样概率： 上式中，，是第j个采样点的权重；S13、在𝑁个采样点中，以S12中获得的随机抽样概率随机抽取𝑀个点；S14、预设一个抽样概率的判断阈值，以在随机抽样概率大于判断阈值的随机采样点区域生成额外的采样点增加采样密度；在S11中，采样点特征基底通过下式获得： 上式中，、分别为每组数据的两侧压力值，、分别为每组数据的密度值；在S10中，针对不同类型的算例通过Beta分布来筛选采样点数据，则权重通过下式进行表征： 上式中，为Gamma函数，且，为Gamma函数的被积函数，为决定Beta分布形状的参数。

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