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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种复杂几何流场预测方法及系统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：CN121766159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610260839.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种复杂几何流场预测方法及系统是由吕琳;张卫正;谢勋捷;潘浩;段小伟;孙炳腾;杜强设计研发完成，并于2026-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂几何流场预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算流体力学技术领域，提供了一种复杂几何流场预测方法及系统，获取复杂几何结构的流体域，在流体域内部及边界进行采样，用于构建强形式物理约束和边界条件约束；在流体域内生成不同尺度的球形控制体积；基于稳态不可压缩纳维‑斯托克斯方程，利用散度定理将控制体积内的体积分转化为边界上的通量积分，构建质量守恒和动量守恒的弱形式损失函数；利用神经网络模型逼近流场变量，结合强形式物理约束、边界条件约束和弱形式损失函数，构建总损失函数，采用两阶段训练策略对网络进行优化，生成最终的流场预测结果。本发明实现了在复杂几何结构中对流场的高精度、物理守恒的预测。

本发明授权一种复杂几何流场预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种复杂几何热交换器流道流场预测方法，其特征是，包括以下步骤： 获取复杂几何热交换器流道结构的流体域，在流体域内部及边界进行采样，用于构建强形式物理约束和边界条件约束； 在流体域内生成不同尺度的球形控制体积，包括用于长程耦合的大尺度子域、沿流道骨架分布的中尺度子域以及用于局部修正的小尺度子域； 基于稳态不可压缩纳维-斯托克斯方程，利用散度定理将控制体积内的体积分转化为边界上的通量积分，构建质量守恒和动量守恒的弱形式损失函数； 利用神经网络模型逼近流场变量，结合强形式物理约束、边界条件约束和所述弱形式损失函数，构建总损失函数，采用两阶段训练策略对网络进行优化，生成最终的流场预测结果； 在流体域内生成不同尺度的球形控制体积的过程包括：在几何包围盒内采样并保留位于流体域内的中心点，生成覆盖大范围区域的控制体积，得到大尺度子域，用于捕捉长程物理关联； 提取流体域的拓扑骨架，沿骨架路径分布控制体积，得到中尺度子域，使其覆盖主要的流体输运通道，确保物理信息沿复杂流道有效传播； 在流体域内均匀采样生成小半径控制体积，得到小尺度子域，用于捕捉局部精细几何特征并修正局部误差； 构建质量守恒和动量守恒的弱形式损失函数的过程包括：对于任意控制体积,利用散度定理将体积分约束转化为表面积分约束，其中： 质量守恒弱形式残差通过计算穿过控制体积边界的速度通量积分得到： 动量守恒弱形式残差通过计算穿过控制体积边界的动量通量及压力、粘性力的合力积分： ； 其中，为速度，为压力，为表面法向量，为雷诺数。

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