发明专利已授权

一种基于物理信息网络的材料参数未知薄板挠度估计方法

📄 申请号：CN202311188627.X 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2023-09-15

公开号

CN117238410B

公开日

2025-09-12

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16C60_00

IPC 分类号

G16C60_00 , G06F30_27 , G06N3_045 , G06N3_084 , G06F17_13 ,

技术画像

所属领域

物理信息神经网络物理信息神经网络人工智能算法结构力学分析

应用场景

工程结构仿真, 结构健康监测, 材料参数识别, 智能建造, 工业软件

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摘要

本发明公开了一种基于物理信息网络的材料参数未知薄板挠度估计方法，属于深度学习和物理神经网络预测技术领域，所述估计方法以实际测量的随机点数据作为双物理信息网络训练依据，随机提取薄板范围域内点坐标输入双物理信息网络中，使用平衡方程微分系统和系统最小势能积分系统结合自动微分法和蒙卡洛特积分法分别完成材料系数未知状况下的薄板参数预测和挠度估计。本发明代替传统数值方法通过网格化进行插值拟合，利用网络的抗干扰能力和特征提取能力完成关键信息转换，保证了网络方法在薄板挠度估计上的准确性和高可靠性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于宽度学习的水下传感器定位方法

当前第 / 件

一种搅拌摩擦增材层边缘成形控制方法及装置

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