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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的桥墩冲刷多相流计算方法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：CN119150733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411181949.6，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于物理信息神经网络的桥墩冲刷多相流计算方法及系统是由熊文;李春玮;陈钊设计研发完成，并于2024-08-27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桥墩冲刷多相流计算方法及系统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桥墩冲刷多相流计算方法及系统，包括如下步骤：构建基于欧拉‑欧拉法的两相流桥墩冲刷计算方程；构建两相流桥墩冲刷模型的初始参数和边界条件，生成仿真数据，划分数据为测试集及训练集；根据构建的基于的两相流桥墩冲刷计算方程，以及给出的两相流桥墩冲刷模型初始参数和边界条件，建立基于两相流的物理信息神经网络；训练基于两相流的物理信息神经网络，得到多相流桥墩冲刷物理信息神经网络的预测结果。本发明克服传统预测方法的局限性，在保证精度的同时能够显著提高计算效率。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的桥墩冲刷多相流计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的桥墩冲刷多相流计算方法，其特征在于，包括如下步骤： 1构建基于欧拉-欧拉法的两相流桥墩冲刷计算方程； 2构建两相流桥墩冲刷模型的初始参数和边界条件，生成仿真数据，划分数据为测试集及训练集； 3根据步骤1构建的基于的两相流桥墩冲刷计算方程，以及步骤2给出的两相流桥墩冲刷模型初始参数和边界条件，建立基于两相流的物理信息神经网络；基于两相流的物理信息神经网络搭建，采用少数据监督以及物理方程约束的形式，并引入傅里叶层和动态权重策略，组成弱监督的物理信息神经网络；其中对损失函数权重系数采用动态权重策略，在网络训练过程中利用反向传播的梯度统计量自适应地更新系数，动态权重策略通过根据模型训练过程中损失函数的表现动态调整损失函数中不同部分的权重；神经网络的误差定义为初始条件误差、边界条件误差以及方程约束误差的线性组合： ， 其中：为损失函数的权重系数，为物理信息神经网络的方程约束误差，为初始条件误差和边界条件误差，为再次计算的初始条件误差和边界条件误差； 4训练基于两相流的物理信息神经网络，得到多相流桥墩冲刷物理信息神经网络的预测结果。

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