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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于POD耦合神经网络的喷水推进器流场降阶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：CN121659855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610181252.1，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于POD耦合神经网络的喷水推进器流场降阶方法是由王扬威;郝梦圆;牟健慧;郭晓彤;程淼鑫;杨翼;宗集森;冯高雅;王嵩岳设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于POD耦合神经网络的喷水推进器流场降阶方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于POD耦合神经网络的喷水推进器流场降阶方法，该方法包括：基于边界条件执行CFD仿真；对训练集的数据进行本征正交分解，提取POD模态并按能量降序排序；根据低维特征集中特征的数据结构，构建对应的神经网络模型；对神经网络模型进行优化，并对优化好的降阶模型进行评估，对于目标喷水推进器工况获取对应的高维流场数据，并转换为对应的低维特征，将低维特征输入至评估后的降阶模型中，以得到目标喷水推进器工况的降阶结果。本发明通过提取高维CFD仿真或实验数据中的本征流动结构，构建计算成本极低的低维近似模型，在短时间内完成高分辨率全流场的还原，并直接输出压降、流速分布、涡旋特征等工程参数。

本发明授权基于POD耦合神经网络的喷水推进器流场降阶方法在权利要求书中公布了：1.一种基于POD耦合神经网络的喷水推进器流场降阶方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、在计算流体力学仿真环境中，设定喷水推进器流道的边界条件，基于边界条件执行CFD仿真，生成高维流场原始数据； 步骤2、将高维流场原始数据导入至MWORKS中，划分为训练集；对训练集的数据进行本征正交分解，提取POD模态并按能量降序排序，基于预设条件按降序排序截取预设阶数的主导模态，以得到低维特征集； 步骤3、根据低维特征集中特征的数据结构，以构建神经网络模型； 步骤4、将低维特征集输入至神经网络模型中进行预测，得到压力预测值；计算压力预测值与高维流场原始数据中真实压力值之间的平方均值以构建均方误差损失函数，并配置Adam优化器，利用均方误差损失函数对神经网络模型进行优化，以得到优化好的降阶模型； 步骤5、计算压力预测值与高维流场原始数据中的真实压力值之间的保真度指数，以对优化好的降阶模型进行评估，得到评估后的降阶模型；对于目标喷水推进器工况获取对应的高维流场数据，并转换为对应的低维特征，将低维特征输入至评估后的降阶模型中，以得到目标喷水推进器工况的降阶结果； 其中，在所述步骤1中，在计算流体力学仿真环境中，设定喷水推进器流道的边界条件，基于边界条件执行CFD仿真，具体包括如下步骤： 根据喷水推进器的组成，将用于仿真的流体计算域划分为进水流道内流场区域和控制体区域，针对进水流道内流场区域和控制体区域的整个计算域，采用六面体结构化网格进行离散，得到六面体结构化离散的计算域； 基于六面体结构化离散的计算域，识别计算域内流动变化剧烈的关键区域，并对计算域内流动变化剧烈的关键区域的网格进行加密，同时在计算域内所有与壁面相邻的网格层定义出需要进行特殊流动处理的近壁面区域，以得到定义近壁面区域的细化计算网格； 基于定义近壁面区域的细化计算网格和近壁面区域，定义无量纲速度和无量纲壁面距离，定义在粘性次层遵循的线性关系，定义在对数律区遵循的对数关系，以构建得到标准壁面函数； 针对喷水推进器内不可压缩流体的流动问题，采用连续性方程和动量方程以构成不可压缩流体湍流的基本方程，并选择sst-kw模型与标准壁面函数进行集成，以得到不可压缩流体的湍流方程； 基于不可压缩流体的湍流方程，设定仿真边界条件与求解参数，仿真边界条件的入口设定为速度入口，出口设定为压力出口，设定叶轮转速；求解参数的求解器采用压力-速度耦合方法，并设定残差收敛标准、最大迭代步数，以完成多工况定义的CFD仿真任务配置；在多工况定义的CFD仿真任务配置完成后，执行CFD数值计算，以生成高维流场原始数据； 其中，在针对喷水推进器内不可压缩流体的流动问题，采用连续性方程和动量方程以构成不可压缩流体湍流的基本方程，并选择sst-kw模型与标准壁面函数进行集成，以得到不可压缩流体的湍流方程的步骤中，对应过程存在的关系式如下： ； 其中，表示偏导符号，表示时间，与均表示平均速度分量，与均表示空间坐标，表示流体密度，表示平均压强，表示运动粘度。

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