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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于PINN的高精度水动力数值模拟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：CN121413519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202512016343.8，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于PINN的高精度水动力数值模拟方法及系统是由罗锋;杨云龙;黄靖椿;陶爱峰;张弛;郑金海设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PINN的高精度水动力数值模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PINN的高精度水动力数值模拟方法及系统，首先建立计算域并设置合理的几何参数和边界条件，构建无量纲Navier‑Stokes控制方程组；然后设计以时空坐标输入、流场变量输出的深度神经网络架构，采用物理约束与数据驱动相结合的损失函数；核心创新在于提出时序感知RAR‑D自适应采样策略，将时间域划分为多个时间帧，在每帧中分别进行残差评估，构建与残差相关的概率密度函数，平衡高残差区域优先采样与整体覆盖性；采用Adam和L‑BFGS优化器和进行网络训练，动态调整损失函数权重并定期更新采样点集；最后通过多维度流场可视化分析验证求解精度；从而有效提升复杂流场的预测精度，显著提高计算效率。

本发明授权一种基于PINN的高精度水动力数值模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PINN的高精度水动力数值模拟方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、选定二维矩形计算域，设置域边界和初始条件、几何参数以及流动参数雷诺数； S2、建立无量纲Navier-Stokes方程组； S3、针对流场变量预测任务，构建物理信息神经网络； S4、引入时间分帧机制，将时间域[0,T]划分为多个时间帧，T表示涡脱落周期，在每个时间帧中分别进行残差评估，并采用按时间维度加权的分层采样策略；首先从多个时间帧中均匀采样候选点集，计算所有候选点的残差，并按时间帧选择初始残差点集；接着进入迭代过程，从多时间帧重新采样新的候选点，计算残差，构建与残差相关的概率密度函数；对每个时间t，从对应的数据中按概率密度函数进行加权采样，获取若干点；将所有时间帧采样得到的点合并到训练点集中，训练物理信息神经网络若干轮次，直至模型收敛或达到预设的最大迭代次数； S5、采用Adam优化器并结合学习率衰减策略进行参数更新；训练过程中通过批量梯度下降法对网络参数进行迭代优化，同时根据训练进展动态调整损失函数中各组成部分的权重系数；训练过程中定期重新评估各点的残差，并据此更新采样点集； S6、绘制某一特定时刻的流场变量全场分布图，呈现该时刻压力与速度的空间分布特征，流场变量包括流体压强p、流体在x和y方向上的实际物理速度u和v；同时，选取特定横截面进行可视化，展示截面处的p、u、v分布细节；还绘制研究对象周围区域的流场图，呈现其附近的流动特征，该流动特征包括速度变化、压力梯度以及可能存在的涡旋，通过多维度的可视化结果反映流场的动态特性与空间分布规律。

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