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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利基于物理信息神經網絡的土體水力耦合模擬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：CN120145940B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510619173.X，技術領域涉及：G06F30/28；該發明授權基于物理信息神經網絡的土體水力耦合模擬方法及系統是由張帥;王帥茸;任偉龍;肖特;代聰;高堂哲;范宣梅;詹良通;陳云敏設計研發完成，并于2025-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于物理信息神經網絡的土體水力耦合模擬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信息神經網絡的土體水力耦合模擬方法及系統。本發明中，先構建兩個改進全連接神經網絡分別用于預測土體中的孔隙水壓力和變形響應；再根據土體水力耦合偏微分方程組，基于固定應力劈裂方法分別建立液相和固相的無量綱化控制方程損失項，結合初邊值條件建立液相和固相的總損失函數；最后基于序貫訓練策略和梯度歸一化自適應損失平衡策略來交替訓練液相和固相的損失函數。本發明采用序貫訓練策略、改進全連接神經網絡和自適應損失平衡方案來改進傳統的物理信息神經網絡，提高了預測精度和訓練穩定性。本發明訓練好的物理信息神經網絡可作為代理模型預測孔隙水壓力和變形，具有很大的應用潛力。

本發明授權基于物理信息神經網絡的土體水力耦合模擬方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于物理信息神經網絡的土體水力耦合模擬方法，其特征在于，包括： S1：針對需進行土體水力耦合模擬的目標場地，獲取模擬的空間域、時間域、初邊值條件以及土體參數； S2、構建用于預測土體中孔隙水壓力的液相物理信息神經網絡，并將液相無量綱化控制方程損失項、液相邊界條件損失項和液相初始條件損失項的加權和設置為對應的總損失函數；構建用于預測土體中變形的固相物理信息神經網絡，并將固相無量綱化控制方程損失項、固相邊界條件損失項和固相初始條件損失項的加權和設置為對應的總損失函數；其中，所述液相無量綱化控制方程損失項和固相無量綱化控制方程損失項由固定應力劈裂法對土體水力耦合偏微分方程組進行轉換后以無量綱化方式構建； S3、基于序貫訓練策略，以迭代的方式交替訓練液相物理信息神經網絡和固相物理信息神經網絡，直至達到迭代終止條件，利用訓練完畢的兩個網絡預測土體的孔隙水壓力和變形；在每一輪迭代過程中，交替凍結液相物理信息神經網絡和固相物理信息神經網絡，并從空間域和時間域中采樣配置點輸入兩個物理信息神經網絡中獲得孔隙水壓力和變形的預測值，最后計算未凍結的物理信息神經網絡對應的總損失函數值，根據總損失函數值反向傳播更新未凍結的物理信息神經網絡的網絡參數。

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