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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利一種基于物理神經網絡的流體拓撲優化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：CN114638076B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202210280917.6，技術領域涉及：G06F30/18；該發明授權一種基于物理神經網絡的流體拓撲優化方法及系統是由衡益;祁昊均;羅玖;古江杭設計研發完成，并于2022-03-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于物理神經網絡的流體拓撲優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于物理神經網絡的流體拓撲優化方法及系統，該方法包括：基于流體拓撲優化問題，通過二維穩態控制方程確定優化流體管道的基本參數；基于流體管道的基本參數，根據目標優化函數構建流體拓撲優化數學模型；基于流體拓撲優化數學模型，對計算域樣本點進行采樣，并結合流體管道的基本參數構建神經網絡模型；構建損失函數并根據損失函數對神經網絡模型進行迭代訓練，得到拓撲優化結果。本發明解決了流體管道材料密度分布不均的問題，并縮短了流體管道材料密度分布的計算時間，實現在均勻分布密度材料設計空間中找到最佳材料密度分布方法。本發明作為一種基于物理神經網絡的流體拓撲優化方法及系統，可廣泛應用于流體拓撲優化領域。

本發明授權一種基于物理神經網絡的流體拓撲優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于物理神經網絡的流體拓撲優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于流體拓撲優化問題，通過二維穩態控制方程確定優化流體管道的基本參數； 基于流體管道的基本參數，根據目標優化函數構建流體拓撲優化數學模型； 基于流體拓撲優化數學模型，對計算域樣本點進行采樣，并結合流體管道的基本參數構建神經網絡模型； 構建損失函數并根據損失函數對神經網絡模型進行迭代訓練，得到拓撲優化結果； 所述二維穩態控制方程的本構形式如下所示： 上式中，u表示速度矢量，f表示體積力，ρfluid表示流體密度，σ表示柯西應力張量，p表示壓強，μ表示流體粘度，I表示單位矩陣，T表示矩陣轉置，表示速度的雅可比矩陣，表示速度的雅可比矩陣的轉置； 所述目標優化函數表示如下： 上式中，fobj表示目標優化值，Ω表示計算域，α表示材料滲透能力； 所述流體拓撲優化數學模型表示如下： 上式中，表示計算域邊界，ΩD表示第一類邊界，n表示外法邊界，gx表示第二類邊界上柯西應力的分布，ΩN表示第二類邊界。

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中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區新港西路135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”。