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龙图腾网获悉中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所申请的专利一种翼身融合布局飞行器变弯度的轨迹优化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：CN119849037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510346621.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种翼身融合布局飞行器变弯度的轨迹优化方法是由王雨桐;余永刚;蓝庆生;刘红阳;郭文娟;吕广亮;王浩;罗骁;赵莹;刘悦设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种翼身融合布局飞行器变弯度的轨迹优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种翼身融合布局飞行器变弯度的轨迹优化方法，基于翼身融合布局飞行器，将变弯度设计与航迹规划相结合，涵盖状态约束与控制约束的非线性最优控制问题，选择通过参数化方法将连续空间的最优控制问题转化为非线性规划，并采用直接法中能够以较小的计算代价获得较高的求解精度的伪谱法求解轨迹优化问题；本发明将轨迹优化纳入飞行器多学科优化中，从而动态地组合与匹配各子系统，考虑了各系统时间历史的影响，探究整个巡航任务期间的最佳变形趋势时间表，量化可变弯度的翼身融合布局飞行器整个飞行任务的潜在收益。

本发明授权一种翼身融合布局飞行器变弯度的轨迹优化方法在权利要求书中公布了：1.一种翼身融合布局飞行器变弯度的轨迹优化方法，其特征在于，其步骤如下：步骤1：采用Kriging代理模型方法，基于神经网络，建立Kriging变弯度气动代理模型，建立飞行器的机翼后缘变弯角度与翼身融合布局飞行器的气动特性之间较为精确的联系，包括：步骤1.1：构建所述飞行器的机翼后缘变弯度的气动数据库，获取初始样本点，及所述初始样本点的输入和输出的关系；步骤1.2：基于所述初始样本点的输入和输出的关系，分配训练集、测试集和验证集；步骤1.3：基于所述训练集、所述测试集和所述验证集，训练基于神经网络的所述Kriging变弯度气动代理模型，以在轨迹优化期间快速评估给定飞行条件和所述飞行器的机翼后缘变弯角度下所述翼身融合布局飞行器的气动性能；步骤1.4：通过交叉验证的方式检验所述Kriging变弯度气动代理模型的精度，若精度不满足要求，则返回步骤1.1；步骤2：采用参数化方法建立用于轨迹优化中耦合回路的多学科分析模型，以将轨迹优化纳入飞行器多学科优化中，动态地组合与匹配各子模型，所述多学科分析模型的所述子模型包括飞行动力学模型、飞行器重量模型、燃油重量模型、推进代理模型；步骤3：基于所述Kriging变弯度气动代理模型、所述多学科分析模型，采用Radau伪谱法求解巡航定高飞行轨迹优化，包括：将所述翼身融合布局飞行器的连续飞行时间区间转化为网格区间，求解所述网格区间的Radau伪谱微分矩阵，将所述翼身融合布局飞行器的连续飞行时间最优控制问题的动力学微分方程约束转化为代数约束，将所述翼身融合布局飞行器的连续飞行时间最优控制问题转换为非线性规划问题；步骤4：采用优化算法进行求解。

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