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龙图腾网恭喜合肥工业大学;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于物理信息神经网络的电机界面问题无惩罚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：CN119312704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411859594.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息神经网络的电机界面问题无惩罚计算方法是由张宇娇;张强;孙宏达;黄雄峰;赵常威;钱宇骋;陈忠设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的电机界面问题无惩罚计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的电机界面问题无惩罚计算方法，该计算方法包括以下步骤：S1、建立一个电机的计算物理模型；S2、采用无量纲化对偏微分方程进行预处理；S3、通过变分原理构造能量泛函；S4、利用顶点坐标信息作为几何对象的中间表示，实现无网格采样；S5、构建神经网络；S6、增强对界面识别；S7、确保边界条件得到自然满足；S8、训练神经网络，优化器选择Adam，线性层激活函数选择Tanh；本发明使用神经网络参数化偏微分方程解，并通过找到相应的优化问题的最小值来解决界面问题，同时网格采样器只需作用于域和边界，不需要对域内的界面进行特殊处理，有效的降低了计算量，利于使用。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的电机界面问题无惩罚计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的电机界面问题无惩罚计算方法，其特征在于：该计算方法包括以下步骤：S1、建立一个电机的计算物理模型；S2、采用无量纲化对偏微分方程进行预处理；S3、通过变分原理构造能量泛函；S4、利用顶点坐标信息作为几何对象的中间表示，实现无网格采样；S5、构建神经网络；S6、增强对界面识别；S7、确保边界条件得到自然满足；S8、训练神经网络，优化器选择Adam，线性层激活函数选择Tanh；步骤S1包括:在场区域内建立泊松方程如下： （1） 为垂直于场平面的电流密度函数，在励磁绕组区域，它对应于电机的励磁绕组的空载励磁电流密度，而在其它区域为零，为区域内材料的磁导率，为磁矢势，为哈密顿算子；转子和定子都为铁磁性材料，磁场不能通过转子的内边界和定子磁轭的外边界，在二维条件下边界条件写为： （2）；步骤S3的具体步骤如下：考虑变分原理，给S2步骤得到的方程式，可以推导出相应的变分问题为： （6）式中，为索伯列夫空间，通过求解泊松方程的能量泛函，可以使得界面条件自动满足，为无量纲后的区域，式（6）解可以通过式（7）来找到最小化能量泛函，找到需要求解的磁矢势解； （7）；通过引入了一个水平集函数来准确地将空间坐标分类为子域，提高神经网络有效逼近函数的能力，将水平集函数添加到神经网络的输入中，并且对式（6）中的能量泛函进行修正，形成PDE。

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