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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種動態大氣環境下氣動噪聲不確定度量化分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114970330B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210511155.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種動態大氣環境下氣動噪聲不確定度量化分析方法是由李彥斌;鄭伶華;陳強;費慶國;張宇鵬;方芳設計研發完成，并于2022-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種動態大氣環境下氣動噪聲不確定度量化分析方法在說明書摘要公布了：一種動態大氣環境下氣動噪聲不確定度量化分析方法，包括以下步驟：1）以本征正交分解和反向傳播神經網絡模型相結合，建立氣動噪聲空間和頻域分布的階模型；2）依據大氣參數動態變化模型抽取樣本，利用降階模型預示樣本氣動噪聲，獲得不確定度量化結果和參數敏感性分析結果。本發明提供的方法相較于傳統的分析方法，可在保證精度的前提下極大地提高分析效率，高效的給定氣動噪聲的不確定性變化范圍和各參數的敏感性，降低了飛行器初期設計龐大的計算量，縮短了設計周期，具有實際的工程意義。

本發明授權一種動態大氣環境下氣動噪聲不確定度量化分析方法在權利要求書中公布了：1.一種動態大氣環境下氣動噪聲不確定度量化分析方法，其特征在于，包括以下步驟：1以本征正交分解和反向傳播神經網絡模型相結合，建立氣動噪聲的降階模型；2依據大氣參數動態變化模型抽取樣本，利用降階模型預示樣本氣動噪聲，獲得不確定度量化結果和參數敏感性分析結果；所述步驟1，還包括：21根據樣本點響應值，構造系統特征矩陣；22根據所述的系統特征矩陣，得到其特征值和特征向量；23依據特征值選取截斷后的m維的基向量擬合樣本空間特性，m為小于n正整數；24在所述截斷后的基向量下，利用最小二乘法，分別計算所述每個樣本點下的截斷后基向量的系數；25利用反向傳播神經網絡模型，建立設計樣本點與截斷基向量下的系數的近似擬合關系，構建動態大氣環境下氣動噪聲的降階模型；所述步驟21，進一步包括：將樣本空間分成s維，且每一維等分為n個小區間，使得樣本空間等分為ns個小方格；在ns個方格中選取n個方格，使得任一行和任一列僅有一個方格被選中；在選取的n個方格中各自隨機選取一個點組成n個樣本點，利用極大極小距離準則通過元素交換的更新操作產生最終的設計空間樣本點Iii＝1,2,…,n，其中，n為樣本數量為個，s為設計變量為；通過非線性聲學計算方法計算氣動噪聲，采用SSTk-ω湍流模型進行定常RANS計算，空間離散采用耦合TVD限制器的二階迎風格式，時間離散采用二階隱式格式；將定常RANS計算得到的統計平均結果插值到NLAS計算網格上，并對湍流進行人工重構，空間和時間離散格式與RANS計算相同，時間步長Δt＝5×10-5s，獲取各樣本點的響應值Uii＝1,2,…,n；根據樣本點的響應值，構造系統特征矩陣S＝{Ui}|ni＝1。

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