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龍圖騰網恭喜青島哈爾濱工程大學創新發展中心;中國船舶科學研究中心;哈爾濱工程大學申請的專利一種基于融合網絡的流體速度壓力場推演方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119692252B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510198855.8，技術領域涉及：G06F30/28；該發明授權一種基于融合網絡的流體速度壓力場推演方法及系統是由丁軍;周澤宇;韓鳳磊;彭瀟;趙望源;李鋒;王成;林琪;汪春輝;岳文博;陳洪亮;吳禹良;蘇亮;余家齊;姜帆;周天齊設計研發完成，并于2025-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于融合網絡的流體速度壓力場推演方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于流體速度壓力場推演技術領域，公開了一種基于融合網絡的流體速度壓力場推演方法及系統。該方法利用計算流體動力學方法得到訓練所需流場信息數據集；構建KAN網絡；構建基于KAN和PINN融合網絡；將構建好的訓練集用于構建好的基于KAN和PINN融合網絡的訓練，并利用驗證集進行驗證，最終獲得流場推演結果。本發明通過建立神經網絡數據集、構建KAN型神經網絡結構并利用流體相關的物理方程約束神經網絡，從而實時預測流場中速度和壓力的值，使得船舶行駛過程中能夠實時預測周圍流場狀況，也使得針對特定流體域可進行速度壓力場推演。

本發明授權一種基于融合網絡的流體速度壓力場推演方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于融合網絡的流體速度壓力場推演方法，其特征在于，該方法包括：S1、利用計算流體動力學方法得到訓練所需流場信息數據集；S2、基于得到的流場信息數據集，構建KAN網絡；S3、利用流體物理控制方程約束KAN網絡，構建基于KAN和PINN融合網絡；S4、用構建好的基于KAN和PINN融合網絡對數據集進行訓練，并利用驗證集進行驗證，獲得流場推演結果；在步驟S3中，構建基于KAN和PINN融合網絡，包括：將流體速度壓力場預報包括的物理損失方程有質量守恒、動量守恒、N-S方程加上KAN網絡的均方差損失函數，構建基于KAN和PINN融合網絡；其中，質量守恒方程為： ；式中，為控制體邊界，為流體密度，為流體速度矢量，為控制體邊界上的單位外法線矢量，為體積，為時間，為邊界上的微元面積，為體積元素；動量守恒方程為： ；式中，為作用在控制體上的外力的總和；N-S方程為： ；式中，為流體速度矢量的物質導數，為作用在流體上的體積力，為壓力場的梯度，為流體的運動粘性系數，為流體速度場的拉普拉斯算子，為流體速度場散度的梯度；上述為物理損失方程，加上KAN網絡計算固有的均方差損失，共同組成網絡的損失函數，計算公式為 ；式中，為神經網絡與真實值的均方誤差，為訓練集的樣本數量，為在時間和位置處的函數值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人青島哈爾濱工程大學創新發展中心;中國船舶科學研究中心;哈爾濱工程大學，其通訊地址為：266000 山東省青島市黃島區三沙路1777號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。