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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种面向数字孪生的铅冷快堆主泵设计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：CN119203419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411343305.2，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种面向数字孪生的铅冷快堆主泵设计方法及系统是由李良星;郭译文;桂家彬设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向数字孪生的铅冷快堆主泵设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向数字孪生的铅冷快堆主泵设计方法及系统，涉及泵设计技术领域，包括以下步骤：构建参数化铅冷快堆主泵流道几何模型；生成用于描述主泵内流场的控制方程和边界条件；通过CFD仿真数据集、控制方程和边界条件对PINN代理模型进行训练，得到预测模型；将预测模型部署在数字孪生系统，得到铅冷快堆主泵流场的多个物理量，通过多个物理量对主泵设计优化问题进行求解，得到主泵设计方案。本发明避免了PINN代理模型在传统CFD算法中不同的应用场景需求下导致的设计和工况参数改变而需要重新计算的短板，能够以极低的计算时间成本和计算资源成本实现其内部流场的快速仿真，大大减少了主泵的设计周期。

本发明授权一种面向数字孪生的铅冷快堆主泵设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向数字孪生的铅冷快堆主泵设计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取铅冷快堆主泵的可调结构参数，根据可调结构参数构建参数化铅冷快堆主泵流道几何模型；确定主泵的指定结构参数、工况参数以及控制方程类型，根据主泵的指定结构参数、工况参数以及控制方程类型生成参数化铅冷快堆主泵流道几何模型中用于描述主泵内流场的控制方程和边界条件；根据实际预测性能需求确定PINN代理模型各分支及主干的层数、神经元数量以及激活函数类型，构建PINN代理模型；获取CFD仿真数据集，通过CFD仿真数据集、控制方程和边界条件对PINN代理模型进行训练，得到预测模型；将预测模型部署在数字孪生系统，根据不同应用场景下的目标工况和设计需求获取对应的结构参数和工况参数，并将对应的结构参数和工况参数输入至预测模型，得到铅冷快堆主泵流场的多个物理量；通过多个物理量定义主泵设计优化目标和对应的约束条件，得到主泵设计优化问题，对主泵设计优化问题进行求解，得到主泵设计方案；所述构建PINN代理模型具体如下所示：Ux,t,α,β；θ＝DNILDN1x,t,DN2α,DN3β；式中，U为PINN代理模型对待求主泵内流场物理量u的预测值，x为空间坐标，t为时间，α为结构参数，β为工况参数，θ为可调节参数，DN、DN1、DN2和DN3为多层全连接前馈神经网络，IL为整合信息层；全连接前馈神经网络具有如下表达形式： 式中：z为输入向量，di为输入向量维数，do为输出向量维数，nl为第l全连接层，l为网络层数，表示两个函数的复合运算，前者的输出作为后者的输入；全连接层定义如下： 式中，为第i全连接层中的第k个神经元，ηi为第i全连接层中的神经元个数；每个神经元接受上一层的全部输出，对其进行线性之后经由非线性激活函数输出： 式中，为神经元对上一层ni-1的权重向量，为神经元的偏置，为神经元的一元非线性激活函数。

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