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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于物理先验的神经网络的卫星组件布局温度场预测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：CN114548526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210098085.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于物理先验的神经网络的卫星组件布局温度场预测方法是由龚智强;赵啸宇;张俊;彭伟;张小亚设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理先验的神经网络的卫星组件布局温度场预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理先验的神经网络的卫星组件布局温度场预测方法，包括：根据卫星组件的布局特点，建立卫星组件布局的结构模型；获取多个训练数据，并对训练数据进行预处理；根据卫星组件布局温度场服从的热传导稳态方程，构建嵌入物理先验的损失函数；利用在线数据挖掘确定温度场的每个预测点的权重，根据预测点权重更新损失函数，利用区域热通量守恒构建损失函数的正则化项，确定最终损失函数；构建深度神经网络模型，利用预处理后的训练数据和最终损失函数训练深度神经网络模型；利用训练后的深度神经网络模型预测卫星组件布局的温度场。本发明能够利用不带标签的训练数据实现深度神经网络模型的稳定、快速训练，并保证模型的预测精度。

本发明授权基于物理先验的神经网络的卫星组件布局温度场预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理先验的神经网络的卫星组件布局温度场预测方法，其特征在于，包括： 根据卫星组件的布局特点，建立卫星组件布局的结构模型； 基于卫星组件布局的结构模型，获取多个训练数据，并对所述训练数据进行预处理，其中，所述训练数据包括卫星组件布局； 根据卫星组件布局温度场服从的热传导稳态方程，构建嵌入物理先验的损失函数； 利用在线数据挖掘确定温度场的每个预测点的权重，根据预测点权重更新损失函数，并利用区域热通量守恒构建损失函数的正则化项，确定最终损失函数； 构建深度神经网络模型，利用预处理后的训练数据和最终损失函数训练所述深度神经网络模型以拟合卫星组件布局与温度场的映射关系； 利用训练后的所述深度神经网络模型预测卫星组件布局的温度场； 根据卫星组件的布局特点，采用以下方式建立卫星组件布局的结构模型： 将卫星组件布局区域设定为方形布局区域，在方形布局区域的四边中的一个边上设置一个设定长度的小孔作为散热孔，散热孔区域温度固定，除散热孔区域外的其余边界绝热，卫星组件分布在方形布局区域的不同位置上，一个卫星组件视为一个热源； 所述获取多个训练数据，包括： 根据卫星组件数量，从方形布局区域中随机挑选对应数量的位置放置卫星组件，得到一个包括卫星组件布局的训练数据，重复多次随机挑选过程，直至获得预设数量的训练数据； 所述对所述训练数据进行预处理，包括： 将卫星组件布局的方形布局区域划分为M1×M2个网格，将卫星组件布局用M1×M2矩阵表示，有组件的网格位置对应的矩阵元素为组件功率，无组件的网格位置对应的矩阵元素为0； 设定M1＝M2，构建嵌入物理先验的损失函数为： 其中，Ti,j表示卫星组件布局温度场中第i行第j列网格点处的温度，Δh表示相邻的同行或同列的两个网格点间的距离，Δh＝lm，l表示卫星组件布局区域的边长，m表示卫星组件布局区域划分的网格数，m＝M1×M2，φi,j表示卫星组件布局区域中第i行第j列网格点处的组件功率，Ti-1,j表示卫星组件布局温度场中第i-1行第j列网格点处的温度，Ti+1,j表示卫星组件布局温度场中第i+1行第j列网格点处的温度，Ti,j-1表示卫星组件布局温度场中第i行第j-1列网格点处的温度，Ti,j+1表示卫星组件布局温度场中第i行第j+1列网格点处的温度。

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