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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于改进型PINNs的中子扩散仿真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：CN120724827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510824348.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于改进型PINNs的中子扩散仿真方法是由刘晓晶;毕洪滔;宋美琪设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进型PINNs的中子扩散仿真方法在说明书摘要公布了：一种基于改进型PINNs的中子扩散仿真方法，通过包含全连接层、固定点变换层、自动微分层、计算域拼接层和真空外推边界层的改进型物理信息神经网络得到待求解几何模型的中子通量分布具体结果并获取对应的特征值，实现中子扩散仿真计算。本发明能够计算实际工程问题中所使用的带有真空边界、接触边界、特征值等复杂问题的中子扩散方程。为实际工程问题中，反应堆内部中子行为的计算、预测，提供高精度、高效率的计算方法。

本发明授权基于改进型PINNs的中子扩散仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型PINNs的中子扩散仿真方法，其特征在于，包括： 步骤1、搭建上述改进型物理信息神经网络； 步骤2、确定待求解的中子扩散特征值方程的几何模型、边界条件、方程参数与计算域数量后，在计算域内选择训练用点，将训练点数据输入全连接层得到中子扩散方程求解结果的试函数并创建边界条件损失； 步骤3、根据训练用点将步骤2中得到的试函数进行硬约束固定点变换或软约束固定点变换后，创建固定点损失，并通过自动微分构建PDE损失； 步骤4、在接触边界上选择训练点，通过计算域拼接得到接触边界损失； 步骤5、在真空边界上设置训练用点，通过真空外推边界，即按照外推距离设置外推边界的训练点，并计算真空外推边界损失； 步骤6、根据边界条件损失、PDE损失、固定点损失、接触边界损失和真空外推边界损失汇总得到总损失函数，通过Adam或L-BFGS优化器训练改进型物理信息神经网络； 步骤7、在在线阶段，通过训练后的改进型物理信息神经网络的全连接层输出待求解几何模型的中子通量分布具体结果并获取对应的特征值，实现中子扩散仿真计算； 所述的改进型物理信息神经网络包括：全连接层、固定点变换层、自动微分层、计算域拼接层和真空外推边界层，其中：全连接层根据权重、偏置和代表特征值预测值的额外可训练参数，读取训练点后，求解中子扩散方程得到试函数，并创建边界条件损失；固定点变换层对试函数进行固定点变换，得到固定点变换约束后的试函数并创建固定点损失；自动微分层根据训练点对时间、空间坐标，对固定点变换层更新的试函数进行自动微分，创建PDE损失；计算域拼接层根据物理模型使用不同材料的计算域，对固定点变换约束后的试函数进行划分，通过读取额外设置的接触边界训练点，创建接触边界损失；真空外推边界层根据真空边界的训练用点进行边界外推，创建真空外推边界损失； 所述的方法用于核工程领域的中子扩散仿真。

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