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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于谱特征编码网络的动力计算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：CN120974954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511504835.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于谱特征编码网络的动力计算方法是由孔烜;王宇;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。

本基于谱特征编码网络的动力计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于谱特征编码网络的动力计算方法，包括：分析待求解动力问题对应的结构动力方程类型及模态参数；确定结构动力方程的输入变量，搭建谱特征编码层，将输入变量映射至与结构动力方程解相关的频谱空间；构建神经网络架构；基于结构动力方程的物理约束条件构造损失函数；在损失函数的约束下训练神经网络架构，对结构动力方程求解以响应动力计算。本申请通过将输入变量投影至结构动力方程频谱空间，多层感知机拟合该空间内具有明确物理含义的基函数，有效解决频谱偏差问题，提升高频结构动力方程的求解精度，降低神经网络的非线性拟合复杂度，使网络快速收敛、减少迭代次数以提升求解效率，为工程高频动力学问题提供高效求解思路。

本发明授权基于谱特征编码网络的动力计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于谱特征编码网络的动力计算方法，应用于描述工程场景中的工程构件的高频结构动力方程的收敛和精度问题，其特征在于，包括以下步骤： S1：分析待求解动力问题对应的结构动力方程类型及模态参数，所述结构动力方程包括描述单一维度动态变化的单自由度动力方程和描述时空耦合动态变化的结构运动偏微分方程；针对所述单自由度动力方程，提取其模态参数及对应通解结构；针对所述结构运动偏微分方程，通过变量分离将其拆解为模态振型函数与一组时域单自由度动力方程的组合； S2：确定所述结构动力方程的输入变量，搭建谱特征编码层，将所述输入变量映射至与所述结构动力方程解相关的频谱空间，所述频谱空间的基函数基于S1提取的模态参数确定； S3：构建包括所述谱特征编码层和多层感知机的神经网络架构，通过所述多层感知机拟合所述频谱空间内的所述基函数的非线性组合关系； S4：基于所述结构动力方程的物理约束条件构造损失函数，所述损失函数至少包含初始条件约束项和方程本身的约束项； S5：在所述损失函数的约束下训练神经网络架构，对所述单自由度动力方程直接输出解作为动力计算的结果；对所述结构运动偏微分方程，将训练得到的时域解与模态振型函数耦合，得到最终解作为动力计算的结果。

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