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龙图腾网获悉西安现代控制技术研究所申请的专利一种基于神经网络的低成本动力包络推理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：CN121638330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610159303.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于神经网络的低成本动力包络推理方法是由刘钧圣;骆盛;叶年辉;李国旭;乔浩;高登巍;刘贻鑫;龙腾设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的低成本动力包络推理方法在说明书摘要公布了：本发明属于商业航天及固体火箭发动机性能优化领域，公开了一种基于神经网络的低成本动力包络推理方法，包括：针对每种装药类型建立由特征参数表征的几何模型；基于特征参数按照第一规模构造每种装药类型的训练样本数据集，结合燃面推移步长计算每个训练样本的燃面面积序列、自由容积序列作为标签；利用训练样本对每种装药类型的第一神经网络、第二神经网络进行训练；以第二规模构造每种装药类型的预测样本数据集，每个预测样本利用对应的第一神经网络和第二神经网络得到结果；结合零维内弹道方程与一维定常等熵流动理论构造发动机推力计算模型，并计算每个预测样本的发动机推力，从而得到每种装药类型对应的火箭发动机动力包络。

本发明授权一种基于神经网络的低成本动力包络推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的低成本动力包络推理方法，其特征在于，包括： 针对每种装药类型建立由特征参数表征的几何模型；基于特征参数按照第一规模构造每种装药类型的训练样本数据集，结合燃面推移步长计算每个训练样本的燃面面积序列、自由容积序列作为标签；利用训练样本对每种装药类型的第一神经网络、第二神经网络进行训练； 以第二规模构造每种装药类型的预测样本数据集，每个预测样本利用对应的第一神经网络和第二神经网络得到预测燃面面积序列、预测自由容积序列；结合零维内弹道方程与一维定常等熵流动理论构造发动机推力计算模型，并计算每个预测样本的发动机推力，从而得到每种装药类型对应的火箭发动机动力包络； 所述装药类型包括圆孔药柱、星孔药柱以及翼柱型药柱； 圆孔药柱的几何模型由以下特征参数表征：发动机长度、发动机半径、圆孔内径比例；其中圆孔内径比例根据转换为圆孔内径； 星孔药柱的几何模型由以下特征参数表征：发动机长度、发动机半径、特征长度比例、星孔数量、星边夹角、星角系数；其中特征长度比例根据转换为星孔长度： 翼柱型药柱的几何模型由以下特征参数表征：发动机长度、发动机半径、圆孔内径比例、翼柱数量、翼柱倾角、翼柱高度比例、翼稍长度比例、翼厚比例；其中圆孔内径比例根据转换为圆孔内径；翼柱高度比例根据转换为翼柱高度；翼稍长度比例根据转换为翼稍长度：翼厚比例根据转换为翼柱厚度； 在构造每种装药类型的第一神经网络、第二神经网络时，首先构造每种装药类型的燃面推移步长： ； 其中，、与分别为圆孔药柱、星孔药柱以及翼柱型药柱的燃面推移步长；表示燃面推移步长数量； 针对每种装药类型，构造对应的训练样本数据集；其中，首先定义该装药类型对应的每个特征参数的取值空间；然后针对所有特征参数的取值空间采用拉丁超立方采样方法以第一规模进行采样，每次采样得到的一组特征参数的具体取值作为一个训练样本； 针对每个训练样本，通过几何建模的方法计算在每个燃面推移步长处圆孔药柱、星孔药柱以及翼柱型药柱的燃面面积以及自由容积，从而得到对应的燃面面积序列以及自由容积序列作为训练样本的标签。

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