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龍圖騰網獲悉中國核動力研究設計院申請的專利一種基于對抗神經網絡的流動傳熱預測方法、設備和介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120235085B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510724807.8，技術領域涉及：G06F30/28；該發明授權一種基于對抗神經網絡的流動傳熱預測方法、設備和介質是由畢景良;鄧康杰;袁德文;昝元鋒;李朋洲;徐建軍設計研發完成，并于2025-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于對抗神經網絡的流動傳熱預測方法、設備和介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于對抗神經網絡的流動傳熱預測方法、設備和介質，涉及數據預測技術領域，通過目標預測裝置的幾何結構和物理特性構建質量源項和能量源項，并基于質量源項和能量源項進行仿真，得到目標預測裝置的多物理場模擬結果，通過生成質量源項和能量源項，能夠在前期的參數獲取過程中，減小前期的數據誤差，通過構建降階模型，對目標預測裝置的多物理場模擬結果進行降階處理，降低數據計算復雜度，通過對抗神經網絡模型構建流動傳熱預測模型進行預測，能夠提高生成的生成流場云圖和溫度場云圖的預測精度，能夠實時獲得工業設備內的流動傳熱特性，為模型開發提供數據支持，并為工業數字孿生提供重要的分析方法和工具。

本發明授權一種基于對抗神經網絡的流動傳熱預測方法、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種基于對抗神經網絡的流動傳熱預測方法，其特征在于，包括以下具體步驟： 根據目標預測裝置的幾何結構和物理特性，在多物理場框架中進行目標預測裝置的網格劃分； 基于每個網格的流體相變參數、熱量傳遞參數和相變潛熱參數，得到質量源項和能量源項； 基于質量源項和能量源項進行仿真，得到目標預測裝置的多物理場模擬結果； 構建降階模型，根據目標預測裝置的多物理場模擬結果，生成溫度場云圖數據訓練樣本和速度場云圖數據訓練樣本； 構建對抗神經網絡模型，采用溫度場云圖數據訓練樣本和速度場云圖數據訓練樣本訓練對抗神經網絡模型，得到流動傳熱預測模型； 將目標預測裝置的多物理場模擬結果輸入到流動傳熱預測模型中，預測生成流場云圖和溫度場云圖； 質量源項的獲取步驟具體包括： 獲取網格體積，得到網格單元的特征長度； 獲取相變調節系數、液體的相變潛熱、氣體密度、汽泡溫度、汽泡內的壓力、氣體摩爾質量和摩爾氣體常數，得到相變界面的凝結和蒸發換熱系數； 獲取液體的相變潛熱、飽和溫度和網格單元溫度，結合相變界面的凝結和蒸發換熱系數，確定每個網格的單位體積汽液兩相的質量傳遞速率； 獲取網格單元體積汽液兩相的質量傳遞速率約束條件，結合每個網格的單位體積汽液兩相的質量傳遞速率，得到每個網格的質量源項； 能量源項的獲取步驟具體包括： 獲取每個網格內的液相的定壓比熱容、汽相的定壓比熱容、時間步數、時間步數對應的溫度和參考溫度，結合每個網格內的單位體積汽液兩相的質量傳遞速率，得到能量源項； 所述構建對抗神經網絡模型，具體包括： 構建生成器； 獲取溫度場云圖數據訓練樣本和速度場云圖數據訓練樣本的隨機噪聲數據,輸入到生成器中； 生成器對目標預測裝置的多物理場模擬結果的隨機噪聲數據進行訓練，學習物理場云圖的概率分布，直至訓練達到設定閾值，得到生成的物理場云圖； 構建判別器； 基于溫度場云圖數據訓練樣本和速度場云圖數據訓練樣本的提取真實的物理場云圖； 對生成的物理場云圖和真實的物理場云圖進行判別，根據判別結果優化生成的物理場云圖，直至判別結果達到設定閾值，得到流動傳熱預測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國核動力研究設計院，其通訊地址為：610000 四川省成都市雙流區長順大道一段328號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。