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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利基于物理信息神经网络的索杆张力结构主动控制方法及装置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：CN119378397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411542498.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于物理信息神经网络的索杆张力结构主动控制方法及装置是由朱明亮;金泽赟;王进;刘彦哲设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的索杆张力结构主动控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于物理信息神经网络的索杆张力结构主动控制方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取随机生成的若干单元的作动量；计算施加预应力和所述作动量后结构的切线刚度矩阵，在该矩阵为正定矩阵时，使用物理信息神经网络拟合结构位移；基于拟合获得的位移最大值计算相应结构的单元内力，判断所获得的单元内力和位移最大值是否满足约束条件，若满足，则计算损失函数值，进一步判断是否已达到最大迭代次数，在下一次迭代中以损失函数值引导物理信息神经网络的迭代过程；将历次迭代中拟合的结构最小位移对应的作动量作为最终所需结果，基于最终所需结果实现主动控制。与现有技术相比，本发明具有计算效率高、适用范围广泛等优点。

本发明授权基于物理信息神经网络的索杆张力结构主动控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的索杆张力结构主动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取随机生成的若干单元的作动量；S2、计算施加预应力和所述作动量后结构的切线刚度矩阵，判断该切线刚度矩阵是否为正定矩阵，若是，则执行步骤S3，若否，则返回步骤S1；S3、使用物理信息神经网络拟合结构位移，记录本次迭代拟合的位移最大值；S4、基于步骤S3拟合获得的位移最大值计算相应结构的单元内力，判断所获得的单元内力和位移最大值是否满足约束条件，若是，则执行步骤S5，若否，则返回步骤S1；S5、基于步骤S3拟合获得的位移最大值和由步骤S2的切线刚度矩阵推导出的实际节点位移，计算损失函数值，判断是否已达到最大迭代次数，若是，则执行步骤S6，若否，返回步骤S3，并以所述损失函数值引导物理信息神经网络的迭代过程；S6、将历次迭代中拟合的结构最小位移对应的作动量作为最终所需结果，基于所述最终所需结果实现对索杆张力结构的主动控制；所述切线刚度矩阵的计算步骤包括：S21、计算结构的弹性刚度矩阵Ke；S22、计算结构的几何刚度矩阵Kp，将几何刚度矩阵表示为各单元预应力的贡献；S23、基于弹性刚度矩阵Ke和几何刚度矩阵Kp的和，得到结构的切线刚度矩阵KT；所述弹性刚度矩阵Ke的计算公式为： 式中，ak表示单元k两端节点的方向余弦；b代表单元数量；Ek代表单元k的弹性模量；Ak为单元k的截面积；lk为单元k的长度；所述几何刚度矩阵Kp的计算公式为： 式中，tk为单元k的轴力；gk为单元k几何刚度矩阵的方向向量；b代表单元数量；lk为单元k的长度；所述约束条件包括应力条件、稳定条件和拉压关系，其中，所述应力条件的表达式为： 式中，σt、σc、[σt]、[σc]分别表示拉索应力、撑杆应力、拉索材料强度和撑杆材料强度；所述稳定条件指稳定系数满足撑杆稳定条件；所述拉压关系的表达式为： 式中，ft和fc分别代表索杆张力结构的拉索和撑杆的初拉力；所述损失函数值的计算过程包括：S51、由切线刚度矩阵推导出实际节点位移，实际节点位移Δ的计算公式为： 式中，KT表示切线刚度矩阵，fAct为输入作动量对应的预应力；S52、计算损失函数值εk，计算公式为： 式中，Δθ为步骤S3拟合获得的位移最大值。

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