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龙图腾网获悉中国船舶科学研究中心申请的专利船舶结构设计中非线性波浪载荷预报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：CN116257931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211474451.X，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权船舶结构设计中非线性波浪载荷预报方法及系统是由陈帅;蒋彩霞;王子渊;张凡;杨骏;司海龙;冯乾栋;温亮军设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶结构设计中非线性波浪载荷预报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种船舶结构设计中非线性波浪载荷预报方法及系统。其在构建非线性波浪载荷预报模型STLN时，利用基于待设计船舶的数值计算数据集构建基于神经网络的WLIP网络模型；以模型试验规则波数据集作为目标域，进行非线性波浪载荷的知识迁移学习，以得到规则波短期预报模型FTLN；对规则波短期预报模型FTLN，以模型试验不规则波数据集为目标域，进行非线性波浪载荷的知识再次迁移，以得到非线性波浪载荷预报模型STLN；在对非线性波浪载荷预报时，对船舶的一不规则波工况，利用所述非线性波浪载荷预报模型STLN得到与所述不规则波工况相对应的波浪载荷。本发明可快速准确地对非线性波浪载荷预报，满足船舶结构设计阶段的需求。

本发明授权船舶结构设计中非线性波浪载荷预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种船舶结构设计中非线性波浪载荷预报方法，其特征是，所述非线性波浪载荷预报方法包括： 构建用于对非线性波浪载荷预报的非线性波浪载荷预报模型STLN，其中， 在构建非线性波浪载荷预报模型STLN时，利用基于待设计船舶的数值计算数据集构建基于神经网络的WLIP网络模型； 对构建的WLIP网络模型，以模型试验规则波数据集作为目标域，进行非线性波浪载荷的知识迁移学习，以在知识迁移学习后得到规则波短期预报模型FTLN； 对规则波短期预报模型FTLN，以模型试验不规则波数据集为目标域，进行非线性波浪载荷的知识再次迁移，以在知识迁移学习后得到非线性波浪载荷预报模型STLN； 在非线性波浪载荷预报时，对船舶的一不规则波工况，利用所述非线性波浪载荷预报模型STLN得到与所述不规则波工况相对应的波浪载荷，其中， 对船舶的不规则波工况，包括船舶的航速、波高、周期、航向角以及剖面位置； 对与不规则波工况相对应的波浪载荷，包括垂向弯矩、水平弯矩以及扭矩。

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