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龙图腾网获悉江南大学;大连君晟科技有限责任公司申请的专利一种基于物理知情神经网络的单向CFRP超声波场预测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：CN120164559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510328563.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于物理知情神经网络的单向CFRP超声波场预测方法是由杨红娟;武湛君;杨雷;杨正岩;田童;田广;高东岳;马书义设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理知情神经网络的单向CFRP超声波场预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理知情神经网络的单向CFRP超声波场预测方法，从而实现无网格化的波场仿真与预测。首先，利用单向堆叠的碳纤维增强树脂基复合材料CFRP的各向同性面或各向异性面的二维弹性波波动微分方程和Helmholtz分解理论，推导出纵波和横波分量场表达式。其次构建了两个基于全连接神经网络的物理知情神经网络，引入了复合材料的二维弹性波波动微分方程和两个早期时刻的纵横波分量场作为所述物理知情神经网络PINNs的损失项，分别用于预测不同时刻的超声波波场。本发明通过有限元仿真进行了验证，结果表明PINNs预测波场结果与有限元仿真结果较为一致，且误差不超过1.5×10‑3‑3。

本发明授权一种基于物理知情神经网络的单向CFRP超声波场预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理知情神经网络的单向CFRP超声波场预测方法，所述单向CFRP为单向碳纤维增强树脂基复合材料CFRP层合板，将坐标系的x轴定义为垂直于碳纤维的方向；y轴是沿层合板厚度的方向，z轴是平行于碳纤维的方向；所述单向CFRP层合板的厚度为H，密度为ρ；所述方法包括以下步骤： 将一个超声压电换能器置于所述单向CFRP层合板的表面的预设位置，在预设的第一时间和第二时间采集实际超声波场数据； 建立所述单向CFRP层合板的各向同性平面的包括五个独立弹性常数的第一弹性刚度矩阵； 定义所述单向CFRP层合板的xy平面为所述各向同性平面，基于所述第一弹性刚度矩阵和在所述xy平面的位移向量定义所述各向同性平面的二维弹性波波动微分方程，作为第一二维弹性波波动微分方程； 根据Helmholtz分解理论，利用旋度和散度算子分离弹性波的矢量波场得到纵波场Px,y,t和横波场Sx,y,t： ； 由此，将某一时刻的标量位移场Ux,y,t表达为：； 对于所述xy平面，构建基于全连接前馈神经网络的第一物理信息神经网络PINNs和第二物理信息神经网络，所述第一物理信息神经网络和所述第二物理信息神经网络均以所述xy平面上的坐标x,y和时间变量t作为输入，输出分别为和； 在所述第一物理信息神经网络和所述第二物理信息神经网络中，第l层的输出结果表示为：，其中为激活函数：,和分别表示第l层的权重和偏置，而输入层无权重和偏置； 将所述第一二维弹性波波动微分方程和第一初始条件用于计算所述第一物理信息神经网络和所述第二物理信息神经网络的损失函数中的第一残差项C1、第二残差项C2和第三残差项C3： 将所述第一残差项C1、所述第二残差项C2和所述第三残差项C3与所述各残差项的权重系数的乘积相结合得到各向同性总损失函数Loss1，基于该各向同性总损失函数Loss1测量神经网络预测值与真实解之间的偏差； 通过更新每次迭代的所述各权重系数和所述偏差来使得所述各向同性总损失函数Loss1最小化；在损失误差小于阈值或迭代次数超过设定值之前，通过最小化所述各向同性损失函数终止所述第一、第二PINNs的训练，从而得到各种输出结果。

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