合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)许镇义获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利数字孪生与神经网络的三缸泵压力测量方法、系统及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：CN120654506B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511157044.X，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权数字孪生与神经网络的三缸泵压力测量方法、系统及介质是由许镇义;蔡雨杭;赵树弥;王伟设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本数字孪生与神经网络的三缸泵压力测量方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了数字孪生与神经网络的三缸泵压力测量方法、系统及介质，将三缸泵工作时泵参数的时序数据输入到已训练完成后的物理信息神经网络模型，得到出口歧管腔压力场信息；所述物理信息神经网络模型的训练过程如下：利用数字孪生技术构建与实体三缸泵映射的模拟仿真模型，据以得到包括正常和异常状态下泵参数的时序数据，预处理后构建训练集；在物理信息神经网络模型中嵌入偏微分方程项作为物理约束的物理损失函数，利用训练集对物理信息神经网络模型进行训练，通过反向更新调整可训练参数；该三缸泵压力测量方法、系统及介质即符合物理知识的约束，又可以实时反应现场数据变化规律，增强了压力预测可靠性与稳定性。
本发明授权数字孪生与神经网络的三缸泵压力测量方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.数字孪生与神经网络的三缸泵压力测量方法，其特征在于，将三缸泵工作时泵参数的时序数据输入到已训练完成后的物理信息神经网络模型，得到出口歧管腔压力场信息； 所述物理信息神经网络模型的训练过程如下： 利用数字孪生技术构建与实体三缸泵映射的模拟仿真模型，据以得到包括正常和异常状态下泵参数的时序数据，预处理后构建训练集； 在物理信息神经网络模型中嵌入偏微分方程项作为物理约束的物理损失函数，利用训练集对物理信息神经网络模型进行训练，通过反向更新调整可训练参数； 所述偏微分方程项包括偏导数组成项，所述物理损失函数公式如下： 其中，是出口歧管腔的体积，是三缸泵内流体混合物的等效密度，为当前出口歧管腔的压力，为时间值，是进口歧管腔的液体质量流量，为样本索引，为总样本数。
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