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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利求解异质反应堆稳态中子扩散问题的方法、产品及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：CN120579414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511077511.8，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权求解异质反应堆稳态中子扩散问题的方法、产品及系统是由周夏峰;肖勇设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本求解异质反应堆稳态中子扩散问题的方法、产品及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习与核反应堆物理交叉技术领域，公开了一种求解异质反应堆稳态中子扩散问题的方法、产品及系统，尤其适用于多区域、多材料复杂排布的反应堆堆芯模型。该方法通过对稳态多群中子扩散方程进行导数降阶处理，构建包含流连续条件的一阶导数方程组等效形式，并利用神经网络联合预测中子通量密度与中子流密度，在不同材料区域分界面处可自动实现中子通量密度与中子流密度的连续性。相较于传统方法，本发明可避免在材料界面上的复杂采样操作，简化建模流程；并减少材料界面处流连续约束损失函数的设计，有效提升了预测精度与训练效率，具备良好的通用性和鲁棒性。

本发明授权求解异质反应堆稳态中子扩散问题的方法、产品及系统在权利要求书中公布了：1.一种求解异质反应堆稳态中子扩散问题的通用流连续神经网络模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：对稳态多群中子扩散方程进行导数降阶处理，构建包含中子流连续条件的一阶导数方程组等效形式； 根据待模拟反应堆堆芯问题的空间维度和能群数，确定神经网络的基本架构；S1中构建的神经网络的基本架构，其输出是用于预测中子通量密度与中子流密度，具备固定的输入与输出结构，其中输入为几何坐标数据点，输出为中子通量密度与中子流密度；对于d维空间、G能群的堆芯问题，神经网络输入层维度为d，神经网络输出层维度为 G d+1； 所述神经网络基于其连续性特征，联合预测中子通量密度与中子流密度，在材料分界面处，自动满足中子流连续条件： 其中，为材料分界面的单位法向量，、分别为第能群区域的扩散系数，分别为第能群区域的中子通量密度，、为第能群区域的中子流密度，下标表示相邻的两种材料区域； 基于计算区域的几何结构、材料属性与边界条件，建立多材料区域的特征采样点数据库；所述采样点包括各物质区域内部结合多群截面参数的采样点，以及与边界条件对应的边界采样点，不包含材料分界面上的采样点；具有材料信息特征的采样点以高维数组形式进行存储； 固定裂变源分布与有效增殖系数，开始进入迭代循环训练过程； S2：在当前固定裂变源分布与有效增殖系数下，基于步骤S1构建的导数降阶方程组与特征采样点数据库，分别构建各材料区域的子损失函数，并根据采样点特征信息自适应分配各区域与边界条件的损失权重，形成总损失函数； S3：基于构建的总损失函数，训练神经网络，同时优化中子通量和中子流密度分布，并判断是否达到设定的内迭代次数上限，若未达到，则返回步骤S2；若达到内迭代次数上限则转步骤S4； S4：判断当前损失函数是否满足收敛条件，若未满足，则更新裂变源分布以及有效增殖系数，并返回步骤S2；若满足，则保存神经网络模型。

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