杭州电子科技大学汪巍获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的电磁场仿真优化方法及其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：CN120449606B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510935745.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于深度学习的电磁场仿真优化方法及其系统是由汪巍;杨璞设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的电磁场仿真优化方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的电磁场仿真优化方法及其系统。本发明对计算区域进行离散化，将其划分成有限个单元；对每个单元的电场构建有限元矩阵；将有限元矩阵进行分块处理，将其中分别描述三角形面区域的电场梯度和电场旋度的两个子块矩阵分别采用类不完全乔里斯基分解模型分解为上三角矩阵和下三角矩阵；对上三角矩阵和下三角矩阵求逆，得到有限元矩阵的近似逆；将有限元矩阵的近似逆代入到共轭梯度算法中，求解得到每个单元的电场；根据每个单元的电场获取对应的磁场，从而获取电磁仿真结果。本发明通过“分块降维‑图结构学习‑物理约束增强”的技术路径，攻克了电磁场仿真中预处理效率与适应性难以兼顾的瓶颈问题。
本发明授权一种基于深度学习的电磁场仿真优化方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电磁场仿真优化方法，其特征在于，所述方法包括： 假设在整个封闭的计算区域中存在一个输入端口、多个输出端口，电磁能量从输入端口输入到计算区域中，并从输出端口输出； 对计算区域进行离散化，将其划分成有限个单元；对每个单元的电场构建有限元矩阵K； 将有限元矩阵K进行分块处理，将其中分别描述三角形面区域的电场梯度和电场旋度的两个子块矩阵k11和k22分别分解为上三角矩阵和下三角矩阵； 对上三角矩阵和下三角矩阵求逆，得到子块矩阵k11和k22的近似逆，从而得到有限元矩阵K的近似逆； 将有限元矩阵K的近似逆代入到共轭梯度算法中，求解得到每个单元的电场； 根据每个单元的电场获取对应的磁场，从而获取电磁仿真结果； 其中，所述两个子块矩阵k11和k22分别分解为上三角矩阵和下三角矩阵的过程采用类不完全乔里斯基分解模型进行处理。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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