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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利物理機理內嵌的工業AIGC基礎模型、訓練方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品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：CN120011816B 。

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：202510496515.3，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權物理機理內嵌的工業AIGC基礎模型、訓練方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品是由任磊;王海騰;李奕慷設計研發完成，并于2025-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本物理機理內嵌的工業AIGC基礎模型、訓練方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品在說明書摘要公布了：本申請實施例提供一種物理機理內嵌的工業AIGC基礎模型、訓練方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品。屬于機器學習技術領域。包括：對訓練數據添加原始噪聲，得到噪聲數據；將噪聲數據及訓練數據標簽輸入待訓練模型，得到預測噪聲；根據訓練步數及預設的步數閾值，確定約束強度；根據預測噪聲及物理約束，確定物理損失；根據約束強度及物理損失，確定綜合物理損失；根據預測噪聲、原始噪聲及綜合物理損失，確定誤差值；采用誤差值優化待訓練模型，得到新的待訓練模型，重復執行添加原始噪聲至確定誤差值的過程，直至誤差值小于預設的誤差閾值或新的訓練步數達到步數閾值，得到數據生成模型。解決了訓練符合物理約束的模型能耗較高的問題。

本發明授權物理機理內嵌的工業AIGC基礎模型、訓練方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品在權利要求書中公布了：1.一種物理機理內嵌的工業AIGC基礎模型訓練方法，其特征在于，應用于計算機，包括： 獲取多組訓練數據及所述訓練數據對應的訓練數據標簽，其中所述訓練數據包括飛機發動機的風扇入口總壓訓練數據及風扇出口總壓訓練數據； 對所述訓練數據添加原始噪聲，得到噪聲數據； 將所述噪聲數據及所述訓練數據標簽輸入待訓練模型，以使所述待訓練模型輸出預測噪聲，其中所述預測噪聲包括預測風扇入口總壓及預測風扇出口總壓； 將訓練步數加1，得到新的訓練步數； 根據所述新的訓練步數及預設的步數閾值，確定約束強度； 根據所述預測噪聲及預設的物理約束，確定物理損失，其中所述物理約束包括風扇入口總壓與風扇出口總壓的約束方程； 根據所述約束強度及所述物理損失，確定綜合物理損失； 根據所述預測噪聲、所述原始噪聲及所述綜合物理損失，確定誤差值； 采用所述誤差值優化所述待訓練模型，得到新的待訓練模型，并再次執行對訓練數據添加原始噪聲至確定誤差值的過程，直至所述誤差值小于預設的誤差閾值或所述新的訓練步數達到所述步數閾值，將所述新的待訓練模型確定為工業AIGC基礎模型； 其中，所述風扇入口總壓與風扇出口總壓的約束方程，如下： 式中，P21表示風扇出口總壓，P2表示風扇入口總壓，γ表示比熱比，Ma表示馬赫數； 其中，根據所述約束強度及所述物理損失，確定綜合物理損失，包括：將約束強度與物理損失相乘，得到綜合物理損失； 其中，所述根據所述預測噪聲及預設的物理約束，確定物理損失，包括：將所述預測噪聲輸入各物理約束對應的約束方程，得到各約束方程的輸出結果；將各約束方程的輸出結果相加，得到所述物理損失。

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