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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于力学嵌入异构图神经网络的结构优化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：CN120974952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511504401.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于力学嵌入异构图神经网络的结构优化方法是由孔烜;郑学深;何伟伟;李金钊设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于力学嵌入异构图神经网络的结构优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于力学嵌入异构图神经网络的结构优化方法，包括对异构图神经网络进行预训练、对经过预训练的异构图神经网络进行迁移学习得到预训练模型、在预训练模型中嵌入预设的力学损失函数得到力学嵌入异构图神经网络和将工程结构的实时荷载工况输入力学嵌入异构图神经网络输出第二预测值。本申请，通过采用预训练模型与神经网络重参数化相结合的方式实现兼顾计算效率与计算精度，该预训练模型的训练时间大大缩短，预测精度也有所提高，且基于改进的损失函数中的力学约束及自适应权重系数，使得迭代过程更具鲁棒性，从而实现工程结构的优化。

本发明授权基于力学嵌入异构图神经网络的结构优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于力学嵌入异构图神经网络的结构优化方法，应用于工程结构的优化，其特征在于，包括： 对异构图神经网络进行预训练，所述预训练用于训练异构图神经网络将输入的工程结构的荷载工况转换为图结构特征，并基于所述图结构特征得到针对工程结构的第一预测值； 对经过所述预训练的异构图神经网络进行迁移学习，得到预训练模型； 在所述预训练模型中嵌入预设的力学损失函数，得到力学嵌入异构图神经网络；其中，所述力学损失函数用于优化所述第一预测值以输出针对工程结构的第二预测值； 将工程结构的实时荷载工况输入所述力学嵌入异构图神经网络，输出所述第二预测值，所述第二预测值为结构优化的结果； 其中，所述训练异构图神经网络将输入的荷载工况转换为图结构特征，并基于所述图结构特征得到针对工程结构的第一预测值，具体为： 基于双分支编码器分别处理网格的节点和单元对应的物理特征，并跨节点聚合应力分布以增强所述单元的特征表达，得到所述图结构特征；其中，所述节点对应的物理特征至少包括位移和坐标，所述单元对应的物理特征至少包括应力、应变和节点统计量； 基于异构消息传递层交互传递所述图结构特征，捕捉工程结构的多尺度力学行为； 基于物理感知预测所述单元的应变能分布作为正则约束，并结合注意力机制定位高应力敏感区域； 通过解码器输出所述第一预测值。

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