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龙图腾网获悉北京航天控制仪器研究所申请的专利基于物理信息神经网络的惯性微系统热力耦合分析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：CN119538703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411417541.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于物理信息神经网络的惯性微系统热力耦合分析方法是由高志强;李男男;孟凡琛;赵雪薇;马伊琳;王巍设计研发完成，并于2024-10-11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惯性微系统热力耦合分析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惯性微系统热力耦合分析方法，包括S1、设置惯性微系统的材料参数和边界条件，建立热力耦合分析模型；S2、电热耦合分析获得惯性微系统的温度分布；S3、热力耦合仿真分析获得微系统的热应力分布；S4、通过物理信息神经网络预测微系统的温度场；S5、温度场作为微系统力学仿真的边界条件，得到微系统的应力应变等力学性能；S6、力电耦合仿真分析，分析结构形变对电性能中各参数影响。本发明通过改进的自适应权值策略提高神经网络求解精度，将完备多项式基函数与神经网络相结合，引入展开基函数减少状态维度，减少了计算成本及时间，实现对微系统多时刻温度场的准确预测，计算电热力多物理场耦合下微系统性能。

本发明授权基于物理信息神经网络的惯性微系统热力耦合分析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惯性微系统热力耦合分析方法，其特征在于，包括： 根据空间服役工况，设置惯性微系统的材料参数和边界条件，建立惯性微系统热力耦合分析模型； 对惯性微系统热力耦合分析模型进行电热耦合仿真分析，得到工作状态下惯性微系统中各器件的温度分布； 以惯性微系统中各器件的温度分布和各器件功率损耗作为热源，进行热力耦合仿真分析，得到惯性微系统的热应力分布； 基于得到的温度分布和热应力分布，建立一个输入为位置和时间，输出为惯性微系统各个时刻温度场的物理信息神经网络，利用物理信息神经网络预测惯性微系统不同时刻的温度场；具体步骤包括： 实验测量惯性微系统上待测点的温度； 将位置x和时间t作为输入，将完备多项式系数βi作为物理信息神经网络的拓展参数，与物理信息神经网络参数权值和偏置值wi,bi共同作为输出；构建物理信息神经网络的损失函数，将包括测点温度值、控制方程和边界条件在内的物理信息融入到损失函数中；采用自适应运动估计算法Adam和逆秩二拟牛顿法LBFGS进行训练优化，使损失函数达到最小，得到完备多项式系数βi和权值与偏置值wi,bi； 将完备多项式系数βi、权值和偏置值wi,bi，代入物理信息神经网络，从而准确预测惯性微系统不同时刻的温度场； 将预测得到的惯性微系统不同时刻的温度场作为惯性微系统结构力学仿真的边界条件，进行力学分析，得到惯性微系统结构的力学性能； 将得到的惯性微系统结构的力学性能反馈至电磁仿真中，进行基于力学性能的电性能仿真，分析力学性能对电性能影响，得到惯性微系统的电性能。

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