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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于物理信息约束的长短期记忆网络的数字孪生性能推演模型及其构建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：CN120611508B 。

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：202510711363.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于物理信息约束的长短期记忆网络的数字孪生性能推演模型及其构建方法是由游凌云;李文钊;肖壮设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息约束的长短期记忆网络的数字孪生性能推演模型及其构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于故障预测技术领域，并具体公开了一种基于物理信息约束的长短期记忆网络的数字孪生性能推演模型及其构建方法，其包括：通过训练集对神经网络模型进行训练，以训练好的神经网络模型作为数字孪生性能推演模型；训练集包括路面物理参数X和路面性能参数Y；神经网络模型中：第一LSTM网络提取参数X的时序特征，得到初步性能参数预测值；自动微分模块采用自动微分技术计算对时间t的偏导数及对参数X的偏导数；第二LSTM网络根据及参数X，得到，根据对进行调整，使其演变符合物理先验知识，实现物理信息约束。本发明可有效提升复杂环境下数字孪生性能推演精度。

本发明授权一种基于物理信息约束的长短期记忆网络的数字孪生性能推演模型及其构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息约束的长短期记忆网络的数字孪生性能推演模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过训练集对神经网络模型进行训练，以训练好的神经网络模型作为数字孪生性能推演模型； 所述训练集包括路面物理参数X和路面性能参数Y，所述物理参数X包括时序动态参数和静态参数； 所述神经网络模型包括第一LSTM网络、自动微分模块和第二LSTM网络，其中，第一LSTM网络用于提取参数X的时序特征，得到初步性能参数预测值；自动微分模块用于采用自动微分技术计算对时间的偏导数以及对参数的偏导数；第二LSTM网络用于根据以及参数X，得到预测值，根据该预测值，对初步性能参数预测值进行调整，使的演变符合物理先验知识，实现物理信息约束； 对神经网络模型进行训练时，采用的损失函数如下： 其中，表示数据驱动损失项，、分别表示第i组数据对应的路面性能参数真实值、初步性能参数预测值，N表示训练集中的数据量，表示超参数；表示物理约束损失项，定义如下： 其中，、分别表示第一LSTM网络、第二LSTM网络，、分别表示第一LSTM网络、第二LSTM网络参数；表示时间变量。

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