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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于人工智能的航行体入水载荷及运动轨迹预测与优化方法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：CN119760874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411828078.2，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于人工智能的航行体入水载荷及运动轨迹预测与优化方法是由任少飞;陈豪;隋宇彤;屈晨星;邱梦龙设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的航行体入水载荷及运动轨迹预测与优化方法在说明书摘要公布了：一种基于人工智能的航行体入水载荷及运动轨迹预测与优化方法，涉及航行体跨介质出入水领域。解决了现有的实尺度航行体跨介质入水试验成本巨大，对跨介质入水问题采用小尺度机理性试验等方法，但由于成本高昂难以较大规模开展，数值模拟计算效率较低等问题。基于深度学习的航行体高速入水时砰击载荷、运动轨迹预测方法，通过有限元、无网格等数值计算结果或已有试验结果建立航行体入水砰击加速度和运动姿态数据库，预测不同截面形状参数和入水参数下航行体入水砰击载荷特性及运动轨迹，在此基础上，结合所建立的模型，引入遗传算法对航行体的形状参数和入水参数进行反向优化设计，可快速给出弹道稳定性强、砰击加速度小的最佳形状参数和入水参数。

本发明授权一种基于人工智能的航行体入水载荷及运动轨迹预测与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的航行体入水载荷及运动轨迹预测与优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、采用有限元、无网格或试验方法对航行体入水过程进行模拟或试验，获取航行体入水过程中载荷特性和运动轨迹数据，通过改变航行体截面比s、半锥角α、入水速度v及入水角度β四个参数，得到不同初始条件下航行体加速度和位置的样本数据库； 步骤2、基于步骤1所得到的样本数据库，将其分为训练集和验证集，分别建立用于预测不同初始参数下航行体加速度时历曲线及运动轨迹的神经网络快速预报模型； 步骤3、将步骤2所获得的不同初始参数下航行体加速度时历曲线及运动轨迹的神经网络快速预报模型嵌入到遗传算法中，对航行体的形状参数和入水参数进行优化设计，完成对航行体入水载荷及运动轨迹预测与优化； 步骤3中对航行体的形状参数和入水参数进行优化设计的方法为： 输入航行体截面比s、半锥角α、入水速度v及入水角度β四个参数的上下界，在上下界所形成的空间内的参数组合，随机采样形成初始种群，并基于步骤2所建立的加速度和运动轨迹神经网络快速预报模型对加速度和弹道轨迹进行计算，基于优化目标对所有参数组合下结果进行评估； 对步骤3所形成的初始种群中所有参数组合进行评估和筛选，对筛选后的种群进行交叉和变异处理，扩大搜索规模并生成新一代个体，迭代并逐步优化参数，最终输出符合上述优化目标的最佳参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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