买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利无绝缘超导线圈电磁特性预测方法、系统、设备及介质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：CN120633321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510761140.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权无绝缘超导线圈电磁特性预测方法、系统、设备及介质是由王亚伟;彭湃设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本无绝缘超导线圈电磁特性预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开的无绝缘超导线圈电磁特性预测方法、系统、设备及介质，涉及电数字数据处理领域，该方法包括：构建物理信息神经网络模型，并基于数据拟合损失和包含基尔霍夫电流定律损失项、T‑A方程损失项和E‑J幂律损失项的物理约束损失构建损失函数；采用样本数据集对这一网络模型进行训练、测试以及验证，并在训练过程中采用自适应权重分配策略平衡损失函数中的各个损失项，通过Adam优化算法最小化损失函数，以得到电磁特性预测模型；将获取的当前的工况参数输入电磁特性预测模型，得到电磁特性预测结果。本申请解决了现有方法存在的计算效率低、物理一致性和泛化能力差等问题，为无绝缘超导线圈的快速设计、优化和运行提供了可行工具。

本发明授权无绝缘超导线圈电磁特性预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无绝缘超导线圈电磁特性预测方法，其特征在于，包括： 通过有限元仿真方式构建样本数据集，并将所述样本数据集划分为训练数据集、测试数据集以及验证数据集； 构建物理信息神经网络模型，并基于数据拟合损失和物理约束损失构建物理信息神经网络模型的损失函数；所述物理约束损失包括基尔霍夫电流定律损失项、T-A方程损失项以及E-J幂律损失项；其中，所述基尔霍夫电流定律损失项表示为： 所述T-A方程损失项表示为： 所述E-J幂律损失项表示为： 式中，是基尔霍夫电流定律损失值，是第i个采样点在节点k处的环向电流，是第i个采样点在节点k处的径向电流，是第i个采样点的励磁电流，N为采样点的总数；是T-A方程损失项值，fi和gi是T-A方程产生的第i个采样点的第一误差和第二误差；是E-J幂律损失值，Ei是第i个采样点的电场强度，JcBi是临界电流密度，Bi是第i个采样点的磁感应强度，Ji是第i个采样点的电流密度，E0取1uVcm；n为常数值，表示超导态向非超导态转变过程的光滑程度； 采用训练数据集训练物理信息神经网络模型，并在训练过程中采用自适应权重分配策略平衡所述损失函数中的各个损失项，并通过Adam优化算法最小化所述损失函数； 采用所述测试数据集测试训练后的物理信息神经网络模型，并基于测试结果优化物理信息神经网络模型的参数权重，直至达到设定条件时，得到训练好的物理信息神经网络模型； 采用验证数据集验证训练好的物理信息神经网络模型，并将通过验证的训练好的物理信息神经网络模型作为电磁特性预测模型； 获取当前工况下无绝缘超导线圈的特征数据以及无绝缘超导线圈上采样点的时间坐标和空间坐标，得到当前的工况参数； 将所述工况参数输入所述电磁特性预测模型，得到电磁特性预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。