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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析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：CN114970330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210511155.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析方法是由李彦斌;郑伶华;陈强;费庆国;张宇鹏;方芳设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析方法在说明书摘要公布了：一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析方法，包括以下步骤：1）以本征正交分解和反向传播神经网络模型相结合，建立气动噪声空间和频域分布的阶模型；2）依据大气参数动态变化模型抽取样本，利用降阶模型预示样本气动噪声，获得不确定度量化结果和参数敏感性分析结果。本发明提供的方法相较于传统的分析方法，可在保证精度的前提下极大地提高分析效率，高效的给定气动噪声的不确定性变化范围和各参数的敏感性，降低了飞行器初期设计庞大的计算量，缩短了设计周期，具有实际的工程意义。

本发明授权一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析方法在权利要求书中公布了：1.一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1以本征正交分解和反向传播神经网络模型相结合，建立气动噪声的降阶模型；2依据大气参数动态变化模型抽取样本，利用降阶模型预示样本气动噪声，获得不确定度量化结果和参数敏感性分析结果；所述步骤1，还包括：21根据样本点响应值，构造系统特征矩阵；22根据所述的系统特征矩阵，得到其特征值和特征向量；23依据特征值选取截断后的m维的基向量拟合样本空间特性，m为小于n正整数；24在所述截断后的基向量下，利用最小二乘法，分别计算所述每个样本点下的截断后基向量的系数；25利用反向传播神经网络模型，建立设计样本点与截断基向量下的系数的近似拟合关系，构建动态大气环境下气动噪声的降阶模型；所述步骤21，进一步包括：将样本空间分成s维，且每一维等分为n个小区间，使得样本空间等分为ns个小方格；在ns个方格中选取n个方格，使得任一行和任一列仅有一个方格被选中；在选取的n个方格中各自随机选取一个点组成n个样本点，利用极大极小距离准则通过元素交换的更新操作产生最终的设计空间样本点Iii＝1,2,…,n，其中，n为样本数量为个，s为设计变量为；通过非线性声学计算方法计算气动噪声，采用SSTk-ω湍流模型进行定常RANS计算，空间离散采用耦合TVD限制器的二阶迎风格式，时间离散采用二阶隐式格式；将定常RANS计算得到的统计平均结果插值到NLAS计算网格上，并对湍流进行人工重构，空间和时间离散格式与RANS计算相同，时间步长Δt＝5×10-5s，获取各样本点的响应值Uii＝1,2,…,n；根据样本点的响应值，构造系统特征矩阵S＝{Ui}|ni＝1。

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