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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种基于多级域分段PINN的船舶浮筏结构变形高精度重构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：CN120493389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510428042.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于多级域分段PINN的船舶浮筏结构变形高精度重构方法是由施亮;程光辉;尹礼航;何孟轩;李斌;成建伟设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级域分段PINN的船舶浮筏结构变形高精度重构方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多级域分段PINN的船舶浮筏结构变形高精度重构方法，第一步通过FBG传感器测量得到布置测点处的真实应变，结合插值方法得到弹性支撑浮筏结构上任意一条应变曲线。第二步，将步骤一得到应变曲线通过应变‑曲率方程计算模型转化为曲率。最后通过构建PINN网络，将曲率‑位移方程嵌入神经网络中，通过构建物理方程，数据补偿条件的损失函数，并构建强制性边界条件保证了神经网络的输出结果自动满足边界条件，得到板上任意一条曲线位移，初始阶段使用一阶优化算法进行迭代训练，然后使用二阶优化器进行网络调整，获得最优网络参数，建立了使用有限应变传感器和位移传感器的本地观测数据的多级域分段PINN代理模型。

本发明授权一种基于多级域分段PINN的船舶浮筏结构变形高精度重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多级域分段PINN的船舶浮筏结构变形高精度重构方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取被测船舶浮筏结构，通过多条相互正交的平行曲线在浮筏结构表面均匀划分正交网格，将两条曲线相交处作为节点； 步骤2、在每条曲线上布置多个曲率传感器和多个位移传感器，其中每条曲线的两端均设置有一个边界位移传感器，曲率传感器和数据补偿位移传感器设置在每条曲线两端之间，用于检测浮筏的曲率，位移变化数据，位移传感器设置在浮筏下表面，用于检测浮筏下表面与船舶基座之间的距离； 步骤3、在被测船舶浮筏结构的上表面施加载荷，采集每个位移传感器检测的位移数据和曲率传感器的曲率数据，并通过插值的方式获得当前工况下曲线上的每个坐标点与对应曲率数据的函数关系； 步骤4、将每条曲线作为一级子域，每两个边界位移传感器之间线段作为二级子域，二级子域内部有0个，1个或多个数据补偿位移传感器，采集二级子域上所有取样点的坐标和曲率数据集合以及二级子域上的位移传感器坐标和检测值，构建船舶浮筏结构变形预测模型，预测模型包括DNN部分，物理部分和基于实测数据的补偿部分，DNN部分的输入数据为二级子域上所有取样点的坐标和曲率数据集合以及二级子域上的位移传感器坐标和检测值，输出为二级子域上所有取样点的位移变化量预测值，接下来，将位移预测输出量用于计算网络损失项建立数据物理双驱动PINN，其中： 其中，nd为二级子域上取样点总数量，xi为二级子域上第i个取样点的坐标，kxi为二级子域上第i个取样点的曲率，为二级子域上第i个取样点的位移变化量预测值，为二级子域上第i个取样点的位移变化量预测值的微分算子，nm为二级子域上的数据补偿位移传感器的数量，为二级子域上的第j个数据补偿位移传感器处的位移变化量预测值，wDataj为第j个数据补偿位移传感器处的实际位移变化量检测值，联合损失函数优化θ，θ表示当前的DNN的超参数，通过反向传播更新，最后输出满足物理规律和实测数据的位移预测值； 步骤5、采集多种工况下对应的多组二级子域取样点的坐标、曲率数据以及相应位移传感器坐标和位移数据组成训练集，通过最小化损失函数对船舶浮筏结构变形预测模型的DNN部分进行训练，得到满足物理规律的船舶浮筏结构变形预测模型； 步骤6、采集待测工况下，被测船舶浮筏结构上所有二级子域上所有待测点的坐标、曲率数据以及相应位移传感器坐标和位移数据输入训练好的船舶浮筏结构变形预测模型DNN部分，模型输出所有二级子域上待测点对应的位移变化量预测值； 步骤7、对所有二级子域上待测点对应的位移变化量预测值进行聚合成一级子域，将所有一级子域聚合成全局模型，两个一级子域节点的解由两个一级子域在相应点的预测值平均后得到，聚合后得到各一级子域上待测点的位移变化量预测值； 步骤8、采用RBF插值方法得到被测船舶浮筏结构上任意点的位移变化量预测值。

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