一种航空发动机型号衍生知识迁移方法

本发明一种航空发动机型号衍生知识迁移方法，属于数字孪生在航空发动机设计领域；方法步骤包括：多源数据采集与预处理；构建物理知识引导的模型；构建特征融合模块；迭代训练；基于迁移学习框架，将源型号发动机的物理运行特征迁移至目标型号，通过线性映射层实现新型号性能预测。本发明基于融入航空发动机物理知识的数字孪生模型，考虑部件特性曲线的差异，搭建适用于航空发动机设计领域的数字孪生模型，解决新型号发动机数据稀缺的问题，提高数字孪生模型在新任务中的预测精度和泛化能力。