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龙图腾网获悉中国市政工程西南设计研究总院有限公司;成都信息工程大学申请的专利基于LSTM神经网络的IISPH流体仿真计算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：CN114896913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210641076.7，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于LSTM神经网络的IISPH流体仿真计算方法是由顾鲍超;甘建红;苏锋;王胤;赵志勇;袁学斌设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM神经网络的IISPH流体仿真计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于LSTM神经网络的IISPH流体仿真计算方法，属于IISPH流体仿真计算技术领域。本发明采用基于IISPH方法中某一帧前后的每个粒子的属性构造训练数据集，数据集包括粒子及周边光滑核半径内粒子群的位置、密度、中间密度和输入压强，以此数据集训练LSTM神经网络，利用训练后的模型用于IISPH框架中，替换原有压力加速度求解的模块，作为新的数据驱动，从而计算粒子下一帧的速度与位置。本发明在保证流体的不可压缩性计算结果的高精度情况下，能够有效解决现有方法中压力加速度求解效率低下的问题。

本发明授权基于LSTM神经网络的IISPH流体仿真计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM神经网络的IISPH流体仿真计算方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、定义粒子场景文件，并利用IISPH流体仿真方法输出某一帧流体中粒子的属性值； S2、利用粒子属性值构建训练集，其具体为： S201、设光滑核半径内领域粒子数目的最大阈值，并将数目不足的位置补0，以使粒子各属性值构造为一个长度固定的特征向量； S202、利用所述特征向量构建训练集；训练集包括当前粒子及周边光滑核半径内粒子的位置、密度、中间密度及输入压强：，其中，表示输入压强，表示两帧间的时间步长，t表示时间，表示t-时间的压强； S3、搭建LSTM神经网络回归模型，并利用训练集学习流体仿真，对LSTM神经网络回归模型进行训练； LSTM神经网络回归模型的表达式为： 其中，表示某一帧中第个粒子的压力加速度，表示LSTM神经网络回归模型，表示粒子的特征向量； S4、利用训练好的LSTM神经网络回归模型替换原有粒子压力加速度的求解模块，并计算粒子下一帧的速度与位置，以进行连续的流体仿真。

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中国市政工程西南设计研究总院有限公司;成都信息工程大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区星辉中路11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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