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龙图腾网恭喜青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;中国船舶科学研究中心;哈尔滨工程大学申请的专利一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统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：CN119692252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510198855.8，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统是由丁军;周泽宇;韩凤磊;彭潇;赵望源;李锋;王成;林琪;汪春辉;岳文博;陈洪亮;吴禹良;苏亮;余家齐;姜帆;周天齐设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于流体速度压力场推演技术领域，公开了一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统。该方法利用计算流体动力学方法得到训练所需流场信息数据集；构建KAN网络；构建基于KAN和PINN融合网络；将构建好的训练集用于构建好的基于KAN和PINN融合网络的训练，并利用验证集进行验证，最终获得流场推演结果。本发明通过建立神经网络数据集、构建KAN型神经网络结构并利用流体相关的物理方程约束神经网络，从而实时预测流场中速度和压力的值，使得船舶行驶过程中能够实时预测周围流场状况，也使得针对特定流体域可进行速度压力场推演。

本发明授权一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法，其特征在于，该方法包括：S1、利用计算流体动力学方法得到训练所需流场信息数据集；S2、基于得到的流场信息数据集，构建KAN网络；S3、利用流体物理控制方程约束KAN网络，构建基于KAN和PINN融合网络；S4、用构建好的基于KAN和PINN融合网络对数据集进行训练，并利用验证集进行验证，获得流场推演结果；在步骤S3中，构建基于KAN和PINN融合网络，包括：将流体速度压力场预报包括的物理损失方程有质量守恒、动量守恒、N-S方程加上KAN网络的均方差损失函数，构建基于KAN和PINN融合网络；其中，质量守恒方程为： ；式中，为控制体边界，为流体密度，为流体速度矢量，为控制体边界上的单位外法线矢量，为体积，为时间，为边界上的微元面积，为体积元素；动量守恒方程为： ；式中，为作用在控制体上的外力的总和；N-S方程为： ；式中，为流体速度矢量的物质导数，为作用在流体上的体积力，为压力场的梯度，为流体的运动粘性系数，为流体速度场的拉普拉斯算子，为流体速度场散度的梯度；上述为物理损失方程，加上KAN网络计算固有的均方差损失，共同组成网络的损失函数，计算公式为 ；式中，为神经网络与真实值的均方误差，为训练集的样本数量，为在时间和位置处的函数值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;中国船舶科学研究中心;哈尔滨工程大学，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区三沙路1777号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。