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龍圖騰網獲悉燕山大學申請的專利一種基于物理信息網絡的材料參數未知薄板撓度估計方法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：CN117238410B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202311188627.X，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權一種基于物理信息網絡的材料參數未知薄板撓度估計方法是由林洪彬;劉琪琪設計研發完成，并于2023-09-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于物理信息網絡的材料參數未知薄板撓度估計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于物理信息網絡的材料參數未知薄板撓度估計方法，屬于深度學習和物理神經網絡預測技術領域，所述估計方法以實際測量的隨機點數據作為雙物理信息網絡訓練依據，隨機提取薄板范圍域內點坐標輸入雙物理信息網絡中，使用平衡方程微分系統和系統最小勢能積分系統結合自動微分法和蒙卡洛特積分法分別完成材料系數未知狀況下的薄板參數預測和撓度估計。本發明代替傳統數值方法通過網格化進行插值擬合，利用網絡的抗干擾能力和特征提取能力完成關鍵信息轉換，保證了網絡方法在薄板撓度估計上的準確性和高可靠性。

本發明授權一種基于物理信息網絡的材料參數未知薄板撓度估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于物理信息網絡的材料參數未知薄板撓度估計方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，隨機測量薄板范圍域內點的橫向變形數據組成測量點集； 步驟2，將步驟1中獲取的測量點信息當作雙物理信息網絡的訓練參考項之一，提取范圍域內一定數量的隨機點坐標作為前向傳播網絡的輸入數據；所述雙物理信息網絡包含前向傳播網絡模塊、微分系統模塊、積分系統模塊和反饋模塊； 步驟3，選擇前向傳播網絡作為薄板變形的替代，將隨機點坐標數據輸入前向傳播網絡后，前向傳播網絡對輸入進行線性及非線性遞歸變換，把前向傳播網絡的初步訓練結果傳入微分系統； 步驟4，通過材料參數變量初始值和前向傳播網絡的初步輸出計算微分系統誤差，使預測結果滿足薄板平衡方程和邊界條件所施加的物理條件； 步驟5，反饋模塊根據步驟4中的系統誤差逆向傳遞，完成前向傳播網絡各層權重偏差反向更新過程；反饋過程為：反向傳播利用鏈式求導法則進行反向計算，若當前輸出的誤差較大則對損失函數梯度反方向的各個神經元處的權重和偏置值進行調整使新的輸出更接近預期值； 步驟6，重復訓練反饋的過程，不斷進行數據計算和信息交換，最終得到滿足誤差原則的材料參數最佳匹配值； 步驟7，引入步驟6得到的材料變量值演算積分系統罰函數，使撓度估計過程在滿足最小勢能原理的狀態下進行； 步驟8，將積分系統罰函數傳入反饋模塊和前向傳播網絡模塊中不斷傳遞迭代，使薄板系統總勢能滿足邊界約束時的最小化，得到薄板撓度估計值。

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燕山大學，其通訊地址為：066004 河北省秦皇島市海港區河北大街438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”。