燕山大学林洪彬获国家专利权
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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于物理信息网络的材料参数未知薄板挠度估计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:CN117238410B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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:202311188627.X,技术领域涉及:G16C60/00;该发明授权一种基于物理信息网络的材料参数未知薄板挠度估计方法是由林洪彬;刘琪琪设计研发完成,并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物理信息网络的材料参数未知薄板挠度估计方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于物理信息网络的材料参数未知薄板挠度估计方法,属于深度学习和物理神经网络预测技术领域,所述估计方法以实际测量的随机点数据作为双物理信息网络训练依据,随机提取薄板范围域内点坐标输入双物理信息网络中,使用平衡方程微分系统和系统最小势能积分系统结合自动微分法和蒙卡洛特积分法分别完成材料系数未知状况下的薄板参数预测和挠度估计。本发明代替传统数值方法通过网格化进行插值拟合,利用网络的抗干扰能力和特征提取能力完成关键信息转换,保证了网络方法在薄板挠度估计上的准确性和高可靠性。
本发明授权一种基于物理信息网络的材料参数未知薄板挠度估计方法在权利要求书中公布了:1.一种基于物理信息网络的材料参数未知薄板挠度估计方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1,随机测量薄板范围域内点的横向变形数据组成测量点集; 步骤2,将步骤1中获取的测量点信息当作双物理信息网络的训练参考项之一,提取范围域内一定数量的随机点坐标作为前向传播网络的输入数据;所述双物理信息网络包含前向传播网络模块、微分系统模块、积分系统模块和反馈模块; 步骤3,选择前向传播网络作为薄板变形的替代,将随机点坐标数据输入前向传播网络后,前向传播网络对输入进行线性及非线性递归变换,把前向传播网络的初步训练结果传入微分系统; 步骤4,通过材料参数变量初始值和前向传播网络的初步输出计算微分系统误差,使预测结果满足薄板平衡方程和边界条件所施加的物理条件; 步骤5,反馈模块根据步骤4中的系统误差逆向传递,完成前向传播网络各层权重偏差反向更新过程;反馈过程为:反向传播利用链式求导法则进行反向计算,若当前输出的误差较大则对损失函数梯度反方向的各个神经元处的权重和偏置值进行调整使新的输出更接近预期值; 步骤6,重复训练反馈的过程,不断进行数据计算和信息交换,最终得到满足误差原则的材料参数最佳匹配值; 步骤7,引入步骤6得到的材料变量值演算积分系统罚函数,使挠度估计过程在满足最小势能原理的状态下进行; 步骤8,将积分系统罚函数传入反馈模块和前向传播网络模块中不断传递迭代,使薄板系统总势能满足边界约束时的最小化,得到薄板挠度估计值。
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