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龙图腾网获悉青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的船舶摇荡运动预报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：CN119623306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510152216.8，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船舶摇荡运动预报方法是由韩凤磊;吴佳霖;韩嘉懿;周泽宇;彭潇;林琪;赵望源;汪春辉;陈洪亮;岳文博;吴禹良;余家齐;苏亮;霍文华;姜帆设计研发完成，并于2025-02-12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船舶摇荡运动预报方法在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶摇荡运动智能预报领域，提出了一种基于物理信息神经网络的船舶摇荡运动预报方法，采用流体力学模拟真实波浪中船舶的垂荡运动，收集船舶在波浪中运动时的摇荡运动数据；构建物理信息神经网络模型，对物理信息神经网络模型进行初始化并完成数据的预处理；将得到的运动数据构建波浪激励力函数，将波浪激励力函数融入物理信息神经网络模型，训练该物理信息神经网络模型；将实时运动数据输入训练好的物理信息神经网络模型，预测船舶的垂荡位移和纵摇角。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的船舶摇荡运动预报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船舶摇荡运动预报方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采用流体力学模拟真实波浪中船舶的垂荡运动，收集船舶在波浪中运动时的摇荡运动数据；建立船舶在波浪中的垂荡-纵摇耦合运动方程； 步骤2、构建物理信息神经网络模型，对物理信息神经网络模型进行初始化并完成数据的预处理； 步骤3、将步骤1中得到的摇荡运动数据构建波浪激励力函数，利用物理信息神经网络模型训练波浪激励力函数；波浪激励力f3,f5通过下述公式计算： 其中，波浪的波数为k，船舶在对应方向的位移为u，ω表示船舶的频率信息，时间为t，水的密度为ρ，波浪的加速度gt，x表示以船体浮心坐标为原点建立随船坐标系，所计算点的x坐标； 物理信息神经网络模型的物理损失函数为： 其中，ω3,d为船舶在波浪中垂荡运动的有阻尼频率，ω5,d为船舶在波浪中纵摇运动的有阻尼频率，f3,f5为垂荡和纵摇方向上波浪激励力，Lossfunctionz表示垂荡方向的物理方程损失函数；Lossfunctionθ表示横摇的物理方程损失函数； 物理信息神经网络模型的预测损失函数为： 其中，其中表示垂荡位移的预报值；zn表示垂荡位移的实际值；表示横摇角的预报值θn表示横摇角的实际值； 物理信息神经网络模型的总损失函数为： Losstotal＝ω1Ldata+ω2Lossfunctionz+ω3Lossfunctionθ； 步骤4、将实时运动数据输入训练好的物理信息神经网络模型，预测船舶的垂荡位移和纵摇角。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学，其通讯地址为：266400 山东省青岛市黄岛区三沙路1777号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。