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龍圖騰網恭喜水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院申請的專利機理數據協同驅動的大壩安全性態智能診斷方法與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：CN119578908B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510139716.8，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權機理數據協同驅動的大壩安全性態智能診斷方法與系統是由李星;胡江;王春紅;曹翔宇;湯劉山;任杰;陳韜;張妤涵;王文磊;葉偉;沈心哲設計研發完成，并于2025-02-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本機理數據協同驅動的大壩安全性態智能診斷方法與系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種機理數據協同驅動的大壩安全性態智能診斷方法與系統，方法包括采集環境量數據、大壩變形數據及其對應的監測點坐標；構建PINN模型，包括輸入層、隱藏層和輸出層，輸入層接收采集的數據，輸出層輸出變形分量的預測值；對PINN模型進行訓練，通過最小化綜合損失函數調整PINN模型的權重和偏置，綜合損失函數包括數據驅動損失函數、物理約束損失函數和邊界條件損失函數；使用訓練好的PINN模型對變形場進行預測；將預測結果與監控指標進行對比得到異常區域，對異常區域進行異常診斷。本發明通過機理數據協同作用，既保證模型預測遵循物理規律，又能夠更好地擬合實際監測數據，實現高精度的大壩安全性態預測與診斷。

本發明授權機理數據協同驅動的大壩安全性態智能診斷方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種機理數據協同驅動的大壩安全性態智能診斷方法，其特征在于：包括以下步驟：S10：采集環境量數據、大壩變形數據及其對應的監測點坐標；S20：構建PINN模型，所述PINN模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，通過輸入層接收變形數據、監測點坐標和環境量數據，利用隱藏層對輸入的數據進行非線性特征捕捉，在輸出層輸出大壩變形分量的預測值；S30：構建綜合損失函數，并對所述PINN模型進行訓練，通過最小化綜合損失函數自適應調整PINN模型的權重和偏置，得到訓練好的PINN模型，其中，所述綜合損失函數包括數據驅動損失函數、物理約束損失函數和邊界條件損失函數；S40：使用訓練好的PINN模型對大壩變形場進行預測；S50：將預測結果與監控指標進行對比，以識別得到異常區域，對所述異常區域進行異常診斷，并根據異常診斷結果觸發預警；在S30中，構建綜合損失函數的方法，包括：綜合損失函數為數據驅動損失函數、物理約束損失函數和邊界條件損失函數的加權和，其表示為： 式中，表示綜合損失函數，表示數據驅動損失函數，表示物理約束損失函數，表示邊界條件損失函數，λ1、λ2和λ3分別表示數據驅動損失函數、物理約束損失函數和邊界條件損失函數的權重，其中： 式中，N表示參與計算的監測點的數量，xi，yi，zi，ti表示第i個監測點的空間坐標和時間點，δPINNxi，yi，zi，ti表示PINN模型對第i個監測點的三維變形分量預測值，δobsxi，yi，zi，ti表示第i個監測點的三維變形分量實測值；M表示參與計算的物理約束點的數量，表示應力張量的散度，表示梯度算子，σ表示應力張量，f表示體積力；表示固定邊界條件損失函數，表示水壓邊界條件損失函數。

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水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院，其通訊地址為：210029 江蘇省南京市鼓樓區廣州路223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”。