中国科学院深圳先进技术研究院钱银玲获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利预测碰撞仿真结果的方法、装置、设备及存储介质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：CN114626293B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210170947.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权预测碰撞仿真结果的方法、装置、设备及存储介质是由钱银玲;孙寅紫;王琼;王平安设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本预测碰撞仿真结果的方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于物理仿真技术领域，提供了预测碰撞仿真结果的方法、装置、设备及存储介质，包括：获取t时刻的可变形物体的第一动态信息；获取t+1时刻的碰撞物体的第二动态信息；将第一动态信息和第二动态信息输入到已训练的碰撞仿真模型中处理，得到t+1时刻的可变形物体的碰撞仿真结果；在训练过程中，确定样本训练集中样本可变形物体和样本碰撞物体之间的渗透距离，并根据渗透距离更新图神经网络的网络参数。上述方案中，采用碰撞仿真模型在处理可变形物体和碰撞物体的动态信息过程中，不会有可变形物体和碰撞物体相互渗透的情况出现，进而使得通过该碰撞仿真模型预测得到的碰撞仿真结果精度高，提升了仿真结果的准确性，提高了视觉逼真度。
本发明授权预测碰撞仿真结果的方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种预测碰撞仿真结果的方法，其特征在于，包括： 获取t时刻的可变形物体的第一动态信息；t≥0且为整数； 获取t+1时刻的碰撞物体的第二动态信息； 将所述第一动态信息和所述第二动态信息输入到已训练的碰撞仿真模型中处理，得到t+1时刻的所述可变形物体的碰撞仿真结果；所述碰撞仿真模型是基于样本训练集对图神经网络进行训练得到的；在训练过程中，确定所述样本训练集中样本可变形物体和样本碰撞物体之间的渗透距离，并根据所述渗透距离更新所述图神经网络的网络参数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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