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龙图腾网获悉上海积鼎信息科技有限公司申请的专利面向流体力学控制方程的全流程数据处理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：CN121580916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610091667.X，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权面向流体力学控制方程的全流程数据处理方法及系统是由傅彦国;彭峻;曹翌霏设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向流体力学控制方程的全流程数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了面向流体力学控制方程的全流程数据处理方法及系统，在本地服务器初始化与流体力学控制方程解算相关的路径和人工智能代理，以此导入与拆解流体力学问题的参数空间；通过人工智能代理识别流体力学问题对应的控制方程和批量匹配算例文件，提取与控制方程相关的核心参数；通过人工智能代理对控制方程进行参数配置；对算例文件转换格式和本地保存至对应的路径；调用控制方程的求解器进行解算处理，并对解算处理的结果验证，以此判断结果的有效性。通过构建针对流体力学控制方程解算的专属链路，实现从问题参数拆解、控制方程识别、专属参数配置、格式转换、解散验证的自动化全流程链路，提高算例处理效率和解算准确性。

本发明授权面向流体力学控制方程的全流程数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向流体力学控制方程的全流程数据处理方法，其特征在于，包括： 在本地服务器初始化与流体力学控制方程解算相关的路径和人工智能代理，以此导入与拆解流体力学问题的参数空间； 通过所述人工智能代理识别所述流体力学问题对应的控制方程和批量匹配算例文件，提取与所述控制方程相关的核心参数； 通过所述人工智能代理对所述控制方程进行参数配置；对所述算例文件转换格式和本地保存至对应的路径； 调用所述控制方程的求解器进行解算处理，并对所述解算处理的结果验证，以此判断所述结果的有效性； 其中，在本地服务器初始化与流体力学控制方程解算相关的路径和人工智能代理，以此导入与拆解流体力学问题的参数空间，包括： 在本地服务器部署自动化工作流平台，在所述自动化工作流平台集成人工智能代理和配置所述人工智能代理与大语言模型的连接参数； 根据所述自动化工作流平台，初始化与流体力学控制方程解算相关的路径；其中所述路径与所述自动化工作流平台的节点相匹配； 通过所述自动化工作流平台的节点导入待解算的流体力学问题的参数空间，通过所述人工智能代理根据预设的流体力学知识图谱，将所述参数空间拆解为若干可执行步骤；其中所述若干可执行步骤包括控制方程选择、网格参数配置、边界条件设置、解算参数定义； 其中，根据所述控制方程的梯度要求调整网格参数，包括： 调取人工智能代理识别获取的流体力学问题对应的控制方程类型； 根据所述流体力学问题对应的控制方程类型解析所述控制方程类型对应的梯度源项，其中，所述梯度源项是指影响梯度变化的物理量参数项； 将所述控制方程类型对应的梯度源项对应的物理量参数项进行归一化处理，获取归一化处理后的物理量参数项； 利用所述归一化处理后的物理量参数项形成与所述控制方程类型对应的梯度关联向量； 利用所述控制方程类型对应的梯度关联向量获取梯度潜力场Φx；其中，所述梯度潜力场Φx通过如下公式获取：； 其中，Φx表示梯度潜力场；Sx表示梯度源项的相对强度，且，Sx=║X║2×X0+║X║2-1，║X║2表示梯度关联向量对应的L2范数；X0表示与梯度关联向量对应的L2范数同量纲的参考值；n表示梯度关联向量中所包含的向量元素个数；λi表示第i个向量元素对应的权重值；Xi表示第i个向量元素对应的数值；Gx表示强化因子，其中，所述强化因子用于增强在梯度向量在关键区域的网格配置强度，并且，所述强化因子Gx通过如下公式获取： ； 其中，α表示强化强度系数，取值范围为0.5-1.3；β表示稳定性期数，取值范围为1-1.14；Fx表示梯度关联向量场对应的散度；F0表示预设的散度参考值； 利用所述梯度潜力场Φx对当前网格尺寸进行调整，并且，调整后的梯度潜力场Φx通过如下公式获取： ； 其中，Г表示调整后的网格尺寸，η表示强度调整系数，取值为0.7-1.5；Δbase表示调整前的网格尺寸。

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