南京航空航天大学李迎光获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于几何引导的流形神经算子变形场预测方法及其应用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：CN119903736B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411979853.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于几何引导的流形神经算子变形场预测方法及其应用是由李迎光;赵智伟;刘长青;郝小忠;张一帆;杨帆设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于几何引导的流形神经算子变形场预测方法及其应用在说明书摘要公布了：一种基于几何引导的流形神经算子变形场预测方法及其应用，用于快速预测不同零件在不同残余应力场函数下的变形场函数，其特征是：将零件几何网格化并建立几何图，通过神经网络映射到低维流形，获取几何特征信息Zg，将几何特征信息Zg和输入函数组合提取输入函数特征信息Zσ，进而通过融合几何特征信息，引导不同几何下变形场预测神经算子的学习，即，dx＝fx,Zg,Zσ,最终实现不同零件几何在不同输入函数下的变形场预测。本发明能够根据零件几何和输入函数，快速给出变形场，适用于几何优化、加工等对变形场快速预测需求的场景。
本发明授权一种基于几何引导的流形神经算子变形场预测方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于几何引导的流形神经算子变形场预测方法，其特征在于：针对不同结构件的加工变形场预测问题，首先将零件几何表达为几何图，通过几何嵌入模块将几何图映射到低维流形中并提取几何特征信息Zg；几何特征信息Zg与输入函数共同经过编码器模块提取输入特征信息Zσ，最后通过查询模块建立输入特征信息Zσ、几何特征信息Zg和输出变形场dx的映射关系，通过融合几何信息，引导不同几何下变形场预测神经算子的学习，即， dx＝fx,Zg,Zσ公式1 其中，x是几何空间坐标位置。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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